実際、RPA は 2023 年 4 月 7 日に 6.7.0 SP3 をリリースしました。その最も注目すべきハイライトは、ChatGPT との緊密な統合です。この統合により、ユーザーは新しい遊び方と体験方法を提供し、スマート モデルと即座に会話したり対話したりできるようになり、作業効率と創造性が向上します。ユーザーは、ChatGPT を仮想アシスタントとして使用し、ChatGPT と通信して RPA の実行をガイドし、アドバイスを求め、インテリジェントな回答を得ることができます。
楽しい遊び方とそれを達成する方法をいくつか見てみましょう。
1. 基本的な使い方
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コンポーネントをキャンバスにドラッグ＆ドロップし、「説明内容」を記入し、ChatGPTに質問します。詳細プロパティで「コンポーネントの出力変数値を出力する」にチェックを入れると、実行後にフィードバック結果が得られるので使いやすいです。（↓写真参照）
詳細プロパティで、「コンポーネントの出力変数値を印刷する」にチェックを入れます（↓の図を参照）
結果を返します (↓を参照)
第一天：
上午：乘坐高铁到达黄山市站，转乘旅游大巴前往达观镇；
中午：在达观镇品尝特色美食；
下午：前往始信峰景区游览；
晚上：入住酒店，休息。
第二天：
上午：前往黄山风景区，参观云谷寺、莲花峰等景点；
中午：在景区内的餐厅享用黄山特色美食；
下午：继续游览景区，欣赏太平天国遗址等景点；
晚上：返回酒店休息。
第三天：
上午：前往松谷庵景区，参观爱情谷、天都峰等景点；
中午：在景区内的餐厅品尝当地美食；
下午：游览天海景区，观赏黄山四绝中的“怪石灵云”景观；
晚上：在光明顶欣赏日出日落。
第四天：
上午：前往玉屏景区，游览飞来石等景点；
中午：在景区内的餐厅享受当地的美食；
下午：返回达观镇休息；
晚上：可以自由安排，观看当地的传统表演或者在小吃街品尝当地美食。
第五天：
上午：离开酒店，乘坐旅游大巴返回黄山市站；
中午：在车上享用午餐；
下午：搭乘高铁返程。
以上是一份黄山旅行的计划，如有需要可以根据实际情况调整。2.具体的なシーンの使い方
1. データの前処理
たとえば、文中のメールアドレスを抽出するには、 原文：お問い合わせへようこそ、連絡先メールアドレス：[email protected] 抽出結果：[email protected] を参照してください↓
2.購入者のコメントに正確に返信します
主な手順: ①「インターフェース要素テキストの取得」コンポーネントを通じてコメントを取得する ②コメント内容に対するマーチャントの返信をAI生成テキストを通じて取得する ③「テキスト入力」コンポーネントを通じてユーザーのコメントに返信する (↓の図を参照)
ポイント： ①「ユーザーの評価に応じて、ユーザーの評価の具体的な内容と合わせて感情的な返信をする」＋ユーザーのコメント内容などの即時スキルを適切に活用することで、的を絞った的確な返信が可能となり、販売者の返信の内容はユーザーのコメントの内容を参照し、固定観念を避けます。（↓写真参照）
3. 高品質な翻訳サポート
実際の使用効果から、翻訳品質はほとんどの翻訳ソフトウェアよりも優れています。
4. データ分析
データ分析の基本操作は、集計、平均化、分散などによる 2 セットのデータの安定性の比較です。「AI 生成テキスト」コンポーネントを介してデータを渡し、chatGPT に実行させたいデータ分析タスクを送信できます。 、そして結果を与えます。たとえば、既存のデータが 2 つあります。
1. 样本数据1：
[12, 15, 18, 20, 22, 25, 27, 30, 32, 35, 38, 40, 42, 45, 48]
样本数据2：
[5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 32, 35, 38, 41, 44, 47]これら 2 つのデータのうち、中央値が大きいのはどちらで、どちらがより安定していますか?
結論を述べます：
虽然两份数据的方差和标准差很接近，但样本数据1的标准差稍小一些，说明样本数据1相对更加稳定。
综合以上分析，样本数据1的中位数更大，样本数据1相对更加稳定。5. リンク形式ではエスケープ文字が削除されます
元のリンク: https://szzn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/%E5%AE%9E%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA。 exe「AI 生成テキスト」コンポーネントを使用して変換:
6. Excelデータを2次元配列に直接変換
Excel からデータをコピーし、それを 2 次元配列に変換したい場合は、「AI 生成テキスト」コンポーネントを使用して直接完成させることができます。
名称 数值 数值 日期
asdf1 11223 11223 1月1日
asdf3 11225 11225 1月3日
asdf4 11226 11226 1月4日
asdf5 11227 11227 1月5日
asdf6 11228 11228 1月6日
asdf7 11229 11229 1月7日
asdf8 11230 11230 1月8日
asdf9 11231 11231 1月9日
asdf10 11232 11232 1月10日
asdf11 11233 11233 1月11日
asdf12 11234 11234 1月12日
asdf13 11235 11235 1月13日
asdf14 11236 11236 1月14日
[
['名称', '数值', '数值', '日期'],
['asdf1', 11223, 11223, '1月1日'],
['asdf3', 11225, 11225, '1月3日'],
['asdf4', 11226, 11226, '1月4日'],
['asdf5', 11227, 11227, '1月5日'],
['asdf6', 11228, 11228, '1月6日'],
['asdf7', 11229, 11229, '1月7日'],
['asdf8', 11230, 11230, '1月8日'],
['asdf9', 11231, 11231, '1月9日'],
['asdf10', 11232, 11232, '1月10日'],
['asdf11', 11233, 11233, '1月11日'],
['asdf12', 11234, 11234, '1月12日'],
['asdf13', 11235, 11235, '1月13日']
]7. 辞書変数内のカスタマイズされた要件の値を抽出します。
生データ：
{
'key1': 'value',
'key2': 123,
'key3': [1, 2, 3],
'key4': {
'nested_key1': 'nested_value',
'nested_key2': [4, 5, 6],
'nested_key3': {
'deep_key1': 'deep_value',
'deep_key2': True
}
},
'key5': 'value'
}この辞書の数字を含むキー値とバリュー値を取得するには、AIGCを通さないと判定するための正規表現を書く必要があり、やはり少し面倒ですが、AIGCを使うことで難易度が大幅に軽減されます。
8. 乱数を生成する
各種RPAメーカーが提供する乱数は、通常、0から1までの10進数の乱数です。1より大きい乱数を生成したい場合は、係数を乗じて変換する必要があります。「AI生成テキスト」コンポーネントを通じて、より多くの自由な乱数を取得できます。
以下是一个15位数的随机数：
352198467209376出力変数は他のコンポーネントに渡されて使用されます。
9. テキストを ASCII に変換する
現在多くのRPAメーカーが提供している「テキストをASCIIに変換する」コンポーネントは、いずれも単一文字を処理するためのものであり、テキストのバッチである場合、文字列マッチング+ループ処理が必要で不便です。「AI生成テキスト」により、一発で完了します。
返される結果:
以下是将该段话转换为ASCII值的文本：
"25105 26368 82 80 65 25104 23588 20250 24847 12290 52 46 55 46 48 32 83 80 51 23994 26159 65292 25105 20010 26381 20154 24471 38656 26368 26435 19968 38144 21487 24405 65292 36825 20250 20197 34389 20320 22120 25216 29983 26377 36825 21319 21516 25353 26234 19968 27668 20026 20869 65292 23567 19968 36825 22235 20154 24687 26377 21147 36873 19982 20250 33021 19997 25293 26399 23384 12290"
请注意，每个字符被转换为其对应的ASCII值，并用空格分隔开来。10. json 内のフィールド値を抽出します。
オリジナル：
-
状態フィールドの抽出結果: "CA"
-
すべての電話番号を取得した結果: ["555-555-1234"、"555-555-5678"]
抽出された結果は正確であり、コードベースなしで実現できます。すべての電話番号を抽出するには、コードを使用して実装するのがはるかに面倒になります
3. デザイナーで使用されるその他の用途
1. クイックインサート
デザイナーには、このコンポーネントを簡単に挿入する方法もあります。デザイナー キャンバスの下部で、「テキスト生成」、「テキストの生成」などと入力し、ポップアップ ドロップダウン ボックスで入力をすばやく選択します。↓ 画像と画面の記録を参照してください。
まとめ
chatGPT と RPA を組み合わせた楽しい方法はまだたくさんあります。ChatGPT によって RPA の使用の難しさが軽減されるという点が多くの点で反映されています。chatGPT がなくても実現できますが、複数のデータを抽出するなど、多くの手間がかかります。長い json を削除し、リンク形式を削除するディスクリプタは、カスタマイズされた要件の値を辞書変数に抽出し、コピーした Excel データを 2 次元配列に直接変換し、高品質な翻訳をサポートします。また、購入者レビューのコンテンツを組み合わせたり、購入者レビューにバッチで正確に返信したり、型にはまった返信を回避したりするなど、RPA をよりインテリジェントにできるものもあります。実際、売り手のコメントは、異なる購入者に対してまったく同じように反応するようになりました。上記のリストは例のほんの一部にすぎず、後ほどさらに掘り下げていきます。
chatGPTなどのAIGCツールはアップロードするデータのサイズに制限があるため、処理する文字数が比較的多い場合には適用できませんが、これは「AI生成テキスト」の明らかな欠点です。大量のデータの場合、「AIによるテキスト生成」を使えば、AIが提供するコードを使って実行して結果を取得できるので、怠けて直接結果を取得することはできません。