¿Tienes dificultades para crear reglas de negocio usando scripts? ¡Descubre cómo ChatGPT puede ayudar!

¿Por qué debería considerar el script en Sin código/Bajo código?

DecisionRules está diseñado para ser fácil de usar, permitiendo a los usuarios de negocios crear y modificar reglas sin requerir un profundo conocimiento de programación. Hemos estado promoviendo la idea de plataformas de bajo código/sin código durante los últimos años, sin embargo, aún puede suceder que un enfoque programático/scripting sea adecuado para una lógica o manejo de datos más complejos. Tal enfoque puede, a veces, incluso simplificar, por ejemplo, el trabajo con otras reglas. Al usar una regla de scripting, tus otras reglas pueden permanecer simples y fáciles de gestionar, en lugar de aumentar en complejidad.

Beneficios de las soluciones con scripts

Las reglas de scripting son poderosas para automatizar procesos de toma de decisiones dentro de un entorno empresarial. Te permiten definir condiciones y acciones utilizando código, habilitando una lógica flexible y personalizable adaptada a requisitos lógicos específicos. Sin embargo, crear reglas de scripting efectivas puede ser a veces un desafío, especialmente para aquellos que pueden no estar familiarizados con la codificación en general.

Afortunadamente, con la asistencia de IA como ChatGPT, puedes agilizar el proceso de escritura de reglas de scripting, aprovechando sus capacidades de comprensión del lenguaje y asistencia en codificación para crear reglas eficientes y precisas.

ChatGPT es una herramienta efectiva que puede hacer maravillas gracias a sus modelos avanzados. Para entender mejor el código que devuelve la IA, es conveniente conocer los componentes básicos de una regla de scripting. Estos pueden incluir propiedades del modelo de entrada y salida de la regla, variables de la regla y cómo acceder a ellas, casos especiales de sintaxis o mejores prácticas en general. Para más información sobre las reglas de scripting, consulta la sección dedicada en nuestra documentación.

Creando el prompt correcto

Con el modelo de ChatGPT, que puede buscar y leer páginas web como nuestra documentación, simplemente envías un prompt para crear nuestra regla de scripting junto con tu tarea específica de qué lógica evaluará la regla de scripting. Para una respuesta más precisa, puedes ingresar una descripción de cómo debería ser la regla de scripting. Consulta los ejemplos a continuación.

Prompt genérico con descripción de la regla de scripting

Acerca de la regla de scripting:

La regla de scripting es un tipo de regla de decisión empresarial, donde los usuarios pueden crear reglas y condiciones usando código JavaScript. El código se escribe en el editor de Monaco. El modelo de entrada y salida se representa en el cuerpo en formato JSON.

Cada regla tiene un esquema de entrada como sigue:

{ "inputProperty": {} }

y salida:

{ "outputProperty": {} }

La entrada y salida pueden ser accedidas en el código usando notación de punto - del ejemplo anterior input.inputProperty y pueden ser almacenadas en variables declaradas. Dirigir propiedades de salida funciona de la misma manera, output.outputProperty. Asignar valores a las propiedades de salida asegura que esos valores se pasen a la salida final de la regla.

En la configuración de la regla, pueden establecerse variables de regla, variables con valores fijos. Ejemplo taxRate = 0.15. Las variables de regla se acceden usando notación de punto: ruleVariables.taxRate.

Sintaxis especial

Hay algunas funciones y métodos prohibidos como:

- console.log(), para registrar en la consola de la regla de scripting usa log() en su lugar.

Al final de cada script creado, debe haber una línea de código: "return output;" para asegurar que los resultados de la regla de scripting se pasen a la salida de la regla.

Casos de uso comunes de la regla de scripting

1. Números aleatorios

Supongamos que necesitamos generar un número aleatorio de un rango dado.

Usa el prompt genérico mencionado anteriormente con el siguiente prompt, que contiene una descripción específica de la tarea.

Prompt

Tarea: Necesito crear una regla de scripting simple en la aplicación DecisionRules.io. Esta regla de scripting debería generar números aleatorios del rango dado en la entrada. El modelo de entrada es:
{ "Random_range_from": {}, "Random_range_to": {} };

El modelo de salida es: { "Rand": {} }

Respuesta

Como puedes ver, ChatGPT incluirá automáticamente una explicación de la línea de código. Cuando copiamos el código generado en una regla preparada que tiene un modelo de entrada-salida establecido, podemos ver que el código coincide con nuestras configuraciones y no hay líneas subrayadas, por lo que no hay error. Ahora simplemente podemos guardar la regla y probarla en el banco de pruebas. Ejecutar la regla con un rango de números especificado devuelve un número aleatorio correspondiente al rango.

2. Trabajando con arreglos

Una tarea común para las reglas de scripting es procesar datos en un arreglo. En este caso, analizaremos una lista de transacciones para determinar varias métricas, como el monto total, el valor promedio de transacción y las tres transacciones más altas. Usaremos un arreglo de objetos "transacciones" y devolveremos un objeto con las métricas calculadas. Puedes usar la siguiente descripción de tarea como un prompt.

Prompt

Tarea: Analizamos una lista de transacciones para determinar varias métricas, como el monto total, el valor promedio de transacción y las tres transacciones más altas. Como modelo de entrada usaremos la propiedad "transacciones" y devolveremos un objeto con las métricas calculadas: "totalAmount", "averageTransactionValue", "topThreeTransactions". Usa la regla de scripting de DecisonRules.io y algunas funciones de arreglo simples.

Respuesta

En la respuesta anterior, puedes ver que ChatGPT creará automáticamente algún control frente a la lógica que especificamos, para ver si un arreglo llega a la entrada. Si no llega ningún arreglo, imprime un mensaje de error en el registro.

Además, en el código generado, puedes ver el uso de funciones que trabajan con el arreglo de entrada. Ahora puedes copiar el código generado y pegarlo en el diseñador de reglas. Después de guardar y ejecutar la regla con un conjunto de datos de prueba, se puede ver que las funciones generadas funcionan bien y pasan correctamente los valores calculados a las salidas definidas.

Conclusiones

En conclusión, ChatGPT puede ser un aliado valioso en el proceso de escritura de reglas de scripting, ofreciendo orientación para ayudar a los usuarios a crear reglas simples y efectivas para sus necesidades empresariales. Al aprovechar las capacidades de ChatGPT, puedes agilizar el desarrollo de reglas y desbloquear todo el potencial de la automatización de reglas de scripting.

En los ejemplos anteriores, ChatGPT ayuda a aclarar la estructura y proporciona asistencia en la realización de los cálculos necesarios. Con el apoyo, escribir la regla de scripting se convirtió en un proceso sencillo, permitiéndote implementar rápidamente la lógica deseada de manera programática. Esta combinación de accesibilidad de bajo código y asistencia en codificación mejorada por IA asegura que puedas abordar de manera eficiente una amplia gama de requisitos de lógica empresarial.