利用 LLM 简化和自动化您的工作流程

利用 LLM 简化和自动化您的工作流程

时间戳记：7年2023月5日上午14:XNUMX

无论您是在一家小型初创公司工作，还是在一家大型跨国公司工作，您很有可能已经听说过工作流自动化。 事实上，您可能有更大的机会与工具和元素进行交互，这些工具和元素可以在一定程度上自动化您的部分工作负载。 协助完成电子邮件排序和索引等任务； 从在工作表中输入数据，或管理对工作至关重要的数字文档，到完全自动化关键业务流程，工作流自动化已日益成为成功企业日常生活中必不可少的工具。

然而，传统的 流程自动化 流程并非没有局限性：例如，它们依赖于一组严格的规则，根据定义，这些规则在范围和可扩展性方面受到限制，并且通常需要人工输入才能有效执行。 此外，由于它们需要人工输入，这就为人为错误开辟了道路，更不用说这些工具也无法可靠地帮助做出决策。 这就是人工智能和大型语言模型发挥作用的地方，因为将 ChatGPT 等聊天机器人集成到工作流自动化过程中可以成倍地提高这些工具的有效性和效率。

人工智能在工作流程自动化中的作用

过去，工作流自动化仅限于其脚本和整体编程的约束。 因此，这些工具总是至少需要少量的人工监控和交互，以确保它们按预期工作，这违背了自动化的目的。 此外，需要更复杂交互的任务，例如根据数据输入预测结果，以及分析数据模式以检测和防止欺诈等等，在这些传统的工作流自动化工作中都是遥不可及的。

通过将人工智能融入工作流自动化领域，我们可以涵盖更广泛的任务，甚至可以解决过去不可能实现的流程，例如上面提到的流程。 在工作流自动化过程中实施人工智能的其他好处包括改进决策制定； 预测分析； 图像和语音识别，以及机器人过程自动化等。

这种实现的一个很好的例子是 Nanonets 如何 使用 AI 自动解析电子邮件，减少了完成此标准任务所需的周转时间和手动工作量。 Nanonets 的核心应用之一是通过使用人工智能来简化数据捕获工作。 具体来说，我们的 AI 能够从任何文档中收集您需要的确切信息——即使是那些不遵循标准模板的文档——并根据您的要求验证和导出它。

我们人工智能的这个特定组件极大地简化和优化了 文件管理工作流程，同时还能生成干净的信息，减少人为错误的可能性。

什么是法学硕士？

LLM 或大型语言模型是一种高级人工智能，可以根据给定的输入生成类似人类的文本。 这些模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）接受了大量数据的训练，以理解上下文、生成有意义的响应并执行复杂的任务。 通过利用 LLM，企业和个人可以自动化其工作流程的各个方面，从而提高生产力并减少人为错误。

法学硕士如何帮助提高工作流程自动化？

尽管人工智能在过去几年中取得了进步，尽管它在工作流自动化中的作用越来越大，但该工具在实现的目标上仍然存在一些关键的局限性。 更具体地说，人工智能本身缺乏处理自然语言输入的能力，并且生成满足用户确切需求的个性化数据的方法有限。

这就是大型语言模型 (LLM) 发挥作用的地方，它为 AI 提供了额外的深度层，使它们不仅可以处理大量数据，还可以根据自然语言输入了解用户的需求，以便处理并以有效和用户友好的方式呈现数据。 ChatGPT 等聊天机器人的最新发展允许将 GPT-4 LLM 与某些工作流程自动化工作相结合。 Zapier 等企业最近将这项技术整合到他们现有的产品中，为他们提供了更大的灵活性，并克服了其 AI 解决方案过去的大部分局限性。

处理语言输入的能力为更多的自动化努力开辟了领域，特别是在用户交互和参与方面。 因此，这一发展为更多实践用途铺平了道路，例如使用 AI 直接与用户和客户交互。

这些发展的一个很好的例子是 Uber 正在使用人工智能和法学硕士 简化用户和驱动程序之间的通信。 其工作方式是，每当用户或司机通过聊天功能输入查询时，其 Michelangelo AI 的自然语言处理组件将处理文本以辨别意图，并生成用户可以通过单个命令选择的响应轻敲。 这使驾驶员的旅程更加安全，因为他们可以将注意力集中在导航上，而无需手动回复短信或电话，同时还确保客户及时收到对其短信的回复。

同样的， 可口可乐也一直在涉足人工智能 他们的现代自动售货机与可口可乐 Freestyle 应用程序连接，以便在从这些机器购买饮料时促进 PoS 操作。 该实施还有助于捕获个人购买等重要数据，这些数据又可以自动捕获并由支持互联网的自动售货机使用，以鼓励储存该地区最受欢迎的饮料，从而提高销量。 此外，AI 还为用户参与工作流程添加了“游戏化”方面，允许用户通过 Facebook Messenger 与其板载聊天机器人进行交互，Facebook Messenger 使用 NLP 根据每个用户调整其语言和个性。

然而，并非所有这些创新都与提高用户参与度和营销有关。 举个例子， IBM Watson 的人工智能平台 使用 LLM 将自然语言处理能力整合到其人工智能解决方案中，使其能够服务于广泛的行业，包括医疗保健、金融和客户服务领域。 人工智能能够理解自然语言输入； 捕获数据以建立模式，并提供广泛的见解以增强其用户的工作流程自动化。

AI 和 LLM 也已成为制药领域的重要工具，因为像强生这样的公司曾经采用它们来处理和分析大量的科学文本和文献。 期望通过自然语言处理和机器学习算法，人工智能可以突出并建议开发新药的潜在方法，这反过来又是药物发现过程的工作流程自动化的巨大福音。 虽然产品本身 已于 2019 年停产 由于财务业绩不佳，它突出了这些技术在药物发现领域的潜在用途。

使用 LLM 自动化工作流程

利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能可以极大地简化工作流程并节省时间。 从起草电子邮件和生成内容到自动化项目管理和提供客户支持，LLM 可以理解和解释用户输入以生成上下文相关的输出。 以下是 LLM 可以极大地帮助提高生产力的一些常见用例。

起草电子邮件和其他通信

法学硕士可用于起草电子邮件、社交媒体更新和其他形式的交流。 通过提供简要大纲或要点，LLM 可以生成结构良好、连贯且与上下文相关的信息。 这可以节省时间并确保您的沟通清晰和专业。

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内容生成

无论您是需要创建博客文章、产品描述还是营销材料，LLM 都可以通过生成高质量的内容来提供帮助。 只需提供一个大纲或主题，法学硕士将利用其庞大的知识库来制作引人入胜、信息丰富且结构合理的内容。

任务自动化

LLM 可以与各种任务管理系统集成，例如 Trello、Asana 或 Monday.com，以自动化项目和任务管理。 通过使用自然语言处理，LLM 可以理解和解释用户输入、创建任务、更新状态和分配优先级，而无需人工干预。

数据分析和报告

LLM 可用于分析大型数据集并生成报告或摘要。 通过为 LLM 提供相关信息，它可以识别趋势、模式和见解，将原始数据转化为可操作的情报。 这对于希望做出数据驱动决策的企业来说尤其有价值。

客户支持

通过将 LLM 集成到您的客户支持系统中，您可以自动响应常见问题，从而减少支持团队的工作量。 LLM 可以了解客户查询的上下文和意图，实时生成有用且准确的响应。

编程协助

LLM 可用于生成代码片段、提供调试建议或提供有关最佳编程实践的指导。 通过利用 LLM 丰富的编程语言和框架知识，开发人员可以节省时间并确保他们的代码得到优化和高效。

实施 LLM 的最佳实践

确定合适的用例

在将 LLM 集成到您的工作流程之前，必须确定非常适合自动化的任务。 涉及重复过程、需要自然语言理解或涉及生成内容的任务是理想的候选者。

从试点项目开始

在实施 LLM 时，从一个小的试点项目开始是个好主意。 这使您可以衡量 LLM 的有效性，改进您的方法，并在扩大规模之前识别任何潜在的挑战。

监控和优化

与任何 AI 驱动的技术一样，LLM 可能需要微调和优化以确保它们满足您的特定需求。 定期监控 LLM 的性能，收集用户的反馈，并进行必要的调整以提高其有效性。

结论

当谈到像 GPT-4 这样的 LLM 如何革新工作流自动化领域时，我们仅仅触及了皮毛。 所有这些证据都表明这样一个事实，即未来的商业将更多地使用人工智能作为支持人员及其潜在客户和用户的任务和努力的工具。

您是否使用过任何基于 LLM 的工作流自动化工具？ 欢迎与我们分享您的经验和想法！

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