أصبح تصميم تدفقات العمل القابلة للتنفيذ (Executable Visual Workflows) نمطًا سائدًا في التطبيقات الصناعية، حيث توفر موثوقية عالية وتحكمًا كبيرًا. لكن، المشكلة تكمن في أن هذه التدفقات تُركب تقريبًا بالكامل من خلال البرمجة اليدوية، مما يتطلب من المطورين تصميم تدفقات العمل بدقة، وكتابة تعليمات لكل خطوة، وتعديل المنطق باستمرار مع تغير المتطلبات. كل ذلك يجعل عملية التطوير مكلفة، تستغرق وقتًا طويلًا، وعرضة للأخطاء.

لذا، جاء الابتكار الجديد مع "Chat2Workflow"، وهو معيار يهدف إلى توليد تدفقات العمل القابلة للتنفيذ مباشرة من اللغة الطبيعية (Natural Language).

تقوم "Chat2Workflow" على مجموعة واسعة من تدفقات العمل الحقيقية في الأعمال، حيث تم تصميم كل حالة بحيث يمكن تحويل التدفق الناتج إلى منصة تدفق عمل عملية مثل Dify وCoze. على الرغم من أن نماذج اللغات الضخمة الحديثة تستطيع غالبًا التقاط نوايا عالية المستوى، إلا أنها تواجه صعوبة في إنشاء تدفقات عمل صحيحة، مستقرة، وقابلة للتنفيذ، خاصةً تحت متطلبات معقدة أو متغيرة.

بينما يحقق إطار العمل لدينا تحسينًا بنسبة تصل إلى 5.34% في معدل الحل، إلا أن الفجوة المتبقية في الواقع تمهد الطريق لـ "Chat2Workflow" كقاعدة لتطوير الأتمتة الصناعية. إذا كنت مطورًا أو مهتمًا بالتكنولوجيا، فلا تفوت الفرصة لاستكشاف هذا الابتكار!

للمزيد من التفاصيل، قم بزيارة [رابط_المقال].

ماذا تعتقد في قدرة الحلول المبنية على الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات العمل؟ شاركنا آراءك في التعليقات!