22、企业应用中聊天机器人与RPA的集成

企业应用中聊天机器人与RPA的集成

1. 背景与目标

在当今企业运营中，大量的手动任务耗费了企业大量的时间和预算。为解决这一问题，有人提出了将聊天机器人（Chatbot）和机器人流程自动化（RPA）集成到企业应用中的方案。该方案不仅能实现RPA机器人与聊天机器人的结合，还能在保险理赔处理等流程中引入AI模块，实现流程自动化。不过，以往的研究和解决方案大多聚焦于特定应用，未充分考虑企业现有IT团队和短期开发成本。因此，这里提出了一个基于开放平台、易于开发的灵活系统，该系统还具备快速轻松集成AI应用的能力。

2. 系统架构概述

2.1 聊天机器人流程

聊天机器人使用Rasa框架，其流程设计如下：
1. Rasa NLU处理 ：用户输入首先由Rasa NLU（自然语言理解）处理，它会提取用户的意图、实体等结构化信息。为获取这些信息，Rasa管道包含开发者定义的不同组件，如语言模型、分词器和意图分类器。
2. 对话策略预测 ：提取的信息会被输入到对话策略中，从预定义的动作列表中预测合适的动作。动作可以是直接回复用户、执行函数或从动作服务器进行API调用。Rasa提供了Rasa SDK动作服务器用于编写自定义动作或进行API调用。

下面是聊天机器人流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[用户输入] --> B[Rasa NLU]
    B --> C[提取信息]
    C --> D[对话策略]
    D --> E