使用 AI 進行 - 視覺化 - 業務&系統邏輯

什麼是視覺化業務&系統邏輯

視覺化業務邏輯設計是指透過圖形化的方式展示和描述業務邏輯的過程。它將複雜的業務邏輯轉化為易於理解和使用的圖形元素

常見的業務邏輯視覺化工具包括流程圖、決策樹、流程圖、Gant 圖等。

這些工具可以幫助人們將複雜的業務流程和規則簡化為視覺化的圖形，便於人們理解和分析。

在實際應用中，業務邏輯視覺化可以應用於專案管理、流程最佳化、決策支援等方面，幫助企業提高效率和決策質量。

為什麼需要視覺化業務&系統邏輯

AI-視覺化.業務&系統邏輯

在構建一個實際系統時，我們需要從需求、角色、使用場景等多個方面進行考慮。在實現之後，要輸出已實現系統的邏輯（包含系統使用場景、SOP 系統工作流程分解、資料流向等等）為後期運營提供整體的支援，並確保整體系統的質量達到交付驗收標準

視覺化在整個軟體開發週期，各個角色都需要掌握

從大腦的思維方式來考慮，視覺化過程簡單分為一下 2 個階段

• 理解：業務長文字總結及摘要
• 可視：業務流程、已實現或者待實現 系統邏輯的視覺化 (流程圖、資料流動圖等等)

理解.長文字總結

現有工具

體驗效果

相關研究文獻

處理長文字提取的最佳實踐：分塊與 RAG 方法詳解

B 站開源長文字大模型：我很小但很能 “裝”

LangChain Summarization（長文字總結）

絕對乾貨，零基礎 AI 寫作長文字小說心得體會 超實用教程！

【AI 寫小說】使用 AI 寫小說的一些體會-CSDN 部落格

How to Summarize Large Documents with LangChain and OpenAI

LLM - 長文字總結處理方案_當文件的長度過長時,llm 怎樣處理-CSDN 部落格

大模型技術細節——大模型之文字生成與文件總結 - 大模型知識庫 | 大模型訓練 | 開箱即用的企業大模型應用平臺 | 智慧體開發 |53AI

https://github.com/mem0ai/mem0

深入淺出分析最近火熱的 Mem0 個性化 AI 記憶層 - JadePeng - 部落格園

[AI Mem0 MultiOn] Mem0 整合 MultiOn，實現高效自動化網頁任務 - 騰訊雲開發者社群 - 騰訊雲

可視.使用 AI 進行視覺化轉換

操作方式

💡 透過輸入，提示詞 “請列出下面這段需求所包含的子流程，及總流程，並用 mermaid 語法繪製流程圖”

💡 再將生成的 mermaid 語句，匯入到 drwio.io 的圖形中

相關研究文獻

用 Kimi 一鍵將表單生成流程圖、流程說明 - 大模型知識庫 | 大模型訓練 | 開箱即用的企業大模型應用平臺 | 智慧體開發 |53AI

產品流程設計：如何繪製業務流程圖？ – 人人都是產品經理

實現流程視覺化 - Power Automate

如果需要設計一個 Agent，會是什麼樣子？

結合與 AI 的溝通後，初步輸出整體想要的需求

基於 Claude-3.5-Sonnet.Cursor IDE 程式碼生成 Agent（20241022）

Cursor 生成結果

還未 Review 程式碼以及測試，但看起來清晰了很多

反向最佳化需求描述

完成任務後，再次讓 AI 進行需求描述的完善

最終功能描述

# Markdown文件智慧處理與總結生成系統

## 專案目標

建立一個自動化系統，用於處理和分析Markdown格式的文件，生成結構化的內容總結。系統需要能夠：
1. 智慧識別文件結構
2. 生成章節摘要
3. 生成整體文件總結
4. 保持文件的邏輯層次

## 核心功能需求

### 1. 文件解析與預處理
- 支援標準Markdown格式檔案的讀取和解析
- 識別文件的層級結構（#、##、###等標題層級）
- 處理文件中的特殊格式（列表、引用、程式碼塊等）
- 提供錯誤處理機制，應對格式異常的情況

### 2. 章節識別與內容提取
- 基於標題層級劃分文件章節
- 保持章節間的層級關係
- 提取每個章節的核心內容
- 處理章節巢狀結構

### 3. 智慧總結生成
- 為每個章節生成簡明扼要的摘要（控制在100字以內）
- 生成整體文件的總結（控制在200字以內）
- 確保總結內容的準確性和連貫性
- 保持原文的關鍵資訊和核心觀點

### 4. 輸出格式化
- 生成結構化的輸出檔案
- 保持章節層級關係
- 支援多種輸出格式（Markdown/JSON/TXT）
- 提供清晰的格式化模板

## 技術要求

### 1. 程式碼結構
- 採用模組化設計
- 實現清晰的介面定義
- 提供完整的錯誤處理
- 支援非同步處理大檔案

### 2. 配置管理
- 支援外部配置檔案
- 環境變數管理
- 靈活的引數配置
- 多環境支援

### 3. 效能要求
- 支援非同步處理
- 最佳化大檔案處理
- 實現快取機制
- 控制API呼叫頻率

### 4. 測試與文件
- 單元測試覆蓋
- 整合測試
- 效能測試
- 完整的文件說明

## 專案結構

markdown_summarizer/
├── src/
│ ├── core/ # 核心處理邏輯
│ ├── utils/ # 工具函式
│ └── models/ # 資料模型
├── config/ # 配置檔案
├── tests/ # 測試用例
├── output/ # 輸出目錄
└── logs/ # 日誌目錄

## 具體實現要求

### 1. 檔案處理模組
- 實現檔案讀取與驗證
- 支援大檔案非同步處理
- 提供進度反饋
- 錯誤處理機制

### 2. 章節處理模組
- 實現章節識別與分割
- 保持層級結構
- 驗證章節完整性
- 處理特殊格式

### 3. 總結生成模組
- 整合AI介面呼叫
- 控制總結長度
- 確保內容質量
- 最佳化API使用

### 4. 輸出處理模組
- 格式化輸出結果
- 支援多種格式
- 檔案命名規範
- 目錄管理

## 質量要求

### 1. 程式碼質量
- 遵循PEP 8規範
- 型別註解完整
- 註釋清晰完整
- 程式碼覆蓋率>80%

### 2. 文件要求
- README文件完整
- API文件清晰
- 使用說明詳細
- 示例程式碼充分

### 3. 測試要求
- 單元測試完整
- 整合測試覆蓋
- 邊界情況處理
- 效能測試報告

## 交付標準
1. 完整的原始碼
2. 詳細的技術文件
3. 完整的測試用例
4. 部署與使用說明
5. 示例與演示檔案

## 注意事項
1. 確保程式碼的可維護性和可擴充套件性
2. 注重異常處理和錯誤提示
3. 保證處理結果的準確性
4. 最佳化效能和資源使用
5. 考慮未來擴充套件需求