基于大模型实现网络数据自动处理RPA工作流项目分析
项目概述:
本项目旨在利用大模型和RPA技术，实现网络投诉工单的自动化数据流处理，最终生成自动化通报。项目计划投入三个自有员工，并预计产出部署和搭建AGENT及RPA工作流软件。
项目目标拆解:
- 数据收集:
- 网络爬虫：从多个网站抓取数据。
- API集成：从社交媒体、新闻网站等数据源获取结构化数据。
- 自动化表单提交：模拟表单提交或使用工具如Puppeteer执行复杂浏览器任务。
- 数据预处理:
- 数据清洗：使用JavaScript函数节点或Python脚本节点清洗和格式化数据。
- 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或云存储服务。
- 大模型分析:
- 调用大模型API（如GPT-4）进行自然语言处理，包括情感分析、主题分类、摘要生成等。
- 自动生成报告，并发送到指定邮箱或频道。
- 自动化操作:
- 根据分析结果，自动化执行动作，如更新数据库、发送通知、触发其他流程。
- 设置定时任务，定期自动化执行数据收集和分析工作流。
- 监控和调试:
- 记录工作流执行日志，便于排查问题。
- 设置错误处理节点，在出现异常时触发报警或尝试自动修复。
项目实施建议:
一. 人员分工:
- 员工A: 负责数据收集和预处理模块的开发和维护，包括网络爬虫、API集成、数据清洗和存储等。
- 员工B: 负责大模型分析和报告生成模块的开发和维护，包括大模型API调用、自然语言处理、报告生成等。
- 员工C: 负责自动化操作和监控调试模块的开发和维护，包括自动化通知、定时任务、错误处理等。
二. 技术选型:
- RPA工具: 可以选择 n8n、UiPath、Automation Anywhere 等 RPA 工具，建议根据实际需求和员工熟悉程度选择。
- 大模型API: 可以选择 OpenAI 的 GPT-4 API 或其他自定义大模型 API。
- 数据库: 可以选择 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，或 MongoDB 等非关系型数据库，根据数据存储需求选择。
- 云存储服务: 可以选择 AWS S3、Google Cloud Storage 等云存储服务。
三. 项目计划:
- 第一阶段: 需求分析和系统设计 (1-2周)
- 明确项目需求和目标。
- 设计系统架构和模块划分。
- 第二阶段: 模块开发和集成 (2-4周)
- 各模块并行开发。
- 模块集成和测试。
- 第三阶段: 系统测试和优化 (1-2周)
- 系统功能测试、性能测试、安全测试等。
- 根据测试结果进行系统优化。
- 第四阶段: 系统部署和培训 (1-2周)
- 系统部署和上线。
- 对相关人员进行系统使用培训。
四. 可能面临挑战及应对措施:
- 挑战一: 数据源不稳定，导致数据收集失败。
- 应对措施: 增加数据源监控，设置数据收集重试机制。
- 挑战二: 大模型API调用延迟，影响系统性能。
- 应对措施: 优化API调用方式，增加API调用缓存。
- 挑战三: 系统集成复杂，模块之间协同困难。
- 应对措施: 采用模块化设计，增加模块间接口测试。
五. 预期成果:
- 部署和搭建AGENT及RPA工作流软件: 实现网络投诉工单自动化数据流处理。
- 自动化获取数据、自动化处理数据，自动化产出通报: 提高工作效率，降低人工成本。
六. 后续优化方向:
- 数据可视化: 可以增加数据可视化模块，将数据分析结果以图表形式展示。
- 多语言支持: 可以扩展系统多语言支持，处理多语言文本数据。
- 智能决策: 可以结合机器学习算法，实现智能决策功能，如自动分类投诉工单。