技術專欄
文／數位應用發展處
2024 年 UiPath 人工智慧高峰會（AI Summit）3 月中旬透過線上向全球 RPA 愛好者發布最新資訊，而台北亦已於五月中旬舉行相關實體研討會與在地客戶進行互動；本次活動最關鍵的發布焦點自然離不開 RPA 與人工智慧技術的整合趨勢（特別是這一、兩年掀起狂潮的生成式 AI)；然而 UiPath 作為全球 RPA 解決方案的鑽石領先者，與 AI 技術的整合與應用早已存在其強大完整的方案框架之中。本文將整理活動中所釋出的重點資訊讓讀者了解 UiPath 如何持續運用 AI 的技術能量讓流程機器人可以協助企業日常營運做得更多、更好。
生成式 AI 的熱潮到目前為止仍持續維持，無論是跨國軟硬體大廠或是新創公司無不希望能在此技術發展中脫穎而出，但相關的問題或挑戰也隨著使用層面逐漸廣泛而浮現出來。首先，由於生成式 AI 的知識基礎是來自大量公開、歷史的資料，面對專業領域的問題較難以理解，進而無法提供正確答案；其次是生成式 AI 背後的 LLM 是具備著數十億個參數的模型，難以解釋其推理的工作原理造成監管上的問題，再加上常常產生幻覺或誤報，都會影響使用者的信賴程度。
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UiPath 基於以上的現象提出了專屬 RPA 方案的生成式 AI 整合架構（圖一）；此架構是由四塊關鍵區塊所組成。
圖（一）部署 GenAI 在自動化專案的成功關鍵（資料來源：UiPath）
取得客戶的信任才能完全展開 UiPath 卓放的自動化平台方案。UiPath 提出圖（二）的生成式 AI 信任框架；其透過先進安全技術、模型治理、運行稽核以及私密資料去化確保使用者資料不會外洩或挪為非使用者意願運作的地方。
圖（二）UiPath 提供可信任的 GenAI 信任框架（圖片來源：UiPath）
前面我們談到既有的生成式 AI 難以回應專屬領域問題，UiPath 在此推出了 Context Grounding（情境基礎）的功能；它是基於 RAG（檢索增強生成）的架構，透過存取既有訓練資料或模型參數以外的資訊（特定領域知識），讓模型能夠有能力正確回應專屬的領域問題，有效地降低幻覺產生的可能性。
在實際的情境中需求是多變的，無法透過通用的生成式 AI 模型來回應所有需求，所以會需要不同的 AI 模型來處理不同需求（專業分工）；UiPath 預期即將推出的 LLM 大致分為兩種；
DocPath：將模型訓練需求降到最低，甚至開箱即用的處理各式各樣文件或表格（包含結構化與非結構化資料）。
CommPath：處理多變複雜的通訊資訊，包含辨識眾多需求與特定專屬術語的複雜問題。
從圖（三）可以看到 UiPath 持續擴大 RPA 生態體系；透過自有的 AI 連接器佈建了強大而廣泛的生成式 AI 模型應用網絡；使用者可以透過簡單的設定步驟可以直接將所需的 GenAI 模型套用在自己的自動化流程中。
圖（三）UiPath 的 AI 連接器可串連全球最新的生成式 AI 模型（圖片來源：UiPath）
AI 的發展讓人類過去無法獲得解方的問題得到回應，但得到解答後如何落實行動就可以透過 RPA 機器人去實踐與完成；為了讓更多人可以輕鬆與流程機器人互動，UiPath 推出了基於 AI 驅動的功能 – Autopilot 如圖（四），未來使用者可以透過簡單的溝通介面操作 UiPath 企業自動化平台中的各項產品功能，進而將企業營運流程數位自動化的觸角延伸到更深更廣的細節工作；這也完美展現了 RPA 加入 AI 技術後跨檔次的運用與發展空間。
圖（四）UiPath Autopilot – 鏈結使用者與 RPA 的最佳夥伴（資料來源：UiPath）
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