生成式AI在流程可视化中的实践测试

流程可视化与生成式AI的实践测试

可视化流程是许多IT从业者的职责之一，且非常耗时。生成式AI系统旨在加速这一过程。

选择合适的模型

在寻找智能助手用于办公室或私人日常工作时，用户可以在OpenAI找到所需：GPTs是专门的、基于ChatGPT衍生的聊天机器人，承诺提供各种有用的帮助——从维基百科研究到线框图设计，似乎涵盖了很多内容。然而，在查看实际过程时，弱点变得明显：当激活GPT时，ChatGPT会采用另一种角色，并使用由GPT创建者配置的特定工具和背景信息。

GPTs的质量差异很大。例如，在使用图表GPT时，ChatGPT的语言理解能力明显退化。或者"UX GPT"使用OpenAI图像生成器Dall-E 3来创建线框图，虽然它能够生成图像艺术，但由于功能限制，不适合具有专业要求的绘图。

通过API访问语言模型

在这两种情况下，这些GPTs即使对于业余使用也是不足的。此外，华盛顿大学的一项研究揭示了严重的数据保护违规行为，因为与GPTs连接的第三方工具在某些情况下会为其创建者收集数据。

实际上，GPTs及其所有陷阱通常根本不需要：作为语言艺术家，领先的生成式语言模型（被其开发者称为前沿模型）已经具备足够的能力，可以作为成熟专业软件的供应商。本文通过一家信任服务提供商的Principal Software Engineer的一些工作任务示例，介绍了这种AI支持的工作流程，重点放在自回归Transformer类别的语言模型可视化上。

使用图像提示

通过聊天机器人和AI图像生成器虽然可以创建图表和线框图，但使用这些工具进行详细编辑更像是一场赌博。更有前景的途径是通过模型提供商的API，用户可以使用结构化提示生成可视化工具Mermaid的语法。

处理反馈

除了文本，许多平台还可以处理示例图像、草图或颜色模板，并直接将其转换为代码。

更多示例

该文章继续介绍了在高度监管环境下的具体应用案例，展示了生成式AI在流程可视化中的实际技术实现。
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