LLM（大型语言模型，Large Language Model）和NLP（自然语言处理，Natural Language Processing）都是人工智能领域的重要概念，二者在研究方向和应用场景上有明显区别，且均能与实在智能RPA深度结合，为自动化场景赋能。

 

 

一、LLM、NLP的核心区别与实在智能RPA的结合基础

 

 

LLM是NLP领域中特定类型的语言模型，通常基于深度学习技术构建大规模预训练模型，依托机器学习与自然语言处理技术，可理解和生成自然语言文本。在LLM基础上，能完成文本分类、情感分析、命名实体识别等NLP任务，而这些任务恰是实在智能RPA实现“认知型自动化”的关键支撑 —— 例如实在智能RPA处理文档时，可借助LLM的文本理解能力，自动提取合同中的关键信息，替代人工录入。

 

NLP是计算机科学与人工智能领域中，围绕人类自然语言理解与处理的技术方法，研究应用广泛，涵盖文本分类、机器翻译、问答系统等。作为基础AI技术，NLP为实在智能RPA突破“规则式自动化”局限提供可能：当实在智能RPA面对非结构化数据（如客户咨询邮件、手写表单）时，NLP技术能帮助其解析语义，进而触发自动化流程，比如自动生成邮件回复或分类处理表单数据。

 

 

二、实在智能RPA：LLM与NLP技术的落地载体

 

 

总的来说，LLM是特殊的NLP技术，是NLP领域的进一步发展，而二者共同为实在智能RPA赋予 “认知能力”。实在智能RPA并非单纯的流程执行工具，而是通过集成LLM与NLP技术，实现从“机械操作”到“智能决策”的升级——例如在客服场景中，实在智能RPA可借助LLM生成对话内容，结合NLP分析客户情感，同时自动同步客户信息至CRM系统，形成“理解-响应-记录”的全流程自动化，充分发挥LLM与NLP的技术价值。