在轻企AI平台开发自定义请假申请功能适配器
本文将介绍如何在轻企AI平台上开发一个AI对话插件，用于自动化处理请假申请功能。我们将通过编写自定义适配器类，将AI模型的请求转换为API调用。
轻企AI平台简介
轻企AI平台是一款面向企业应用的智能对话平台，利用NLP技术为企业提供高效的客户服务和业务流程自动化解决方案。通过该平台，企业可以快速搭建智能客服、语音助手和自动化工作流，提升工作效率和用户体验。
开发AI对话插件
在轻企AI平台上开发AI对话插件，需要编写适配器类来处理AI模型传递的请求，并将其转换为具体的API调用。以下是一个自定义请假申请功能适配器的详细实现。
代码示例
from ai_model.tools.adapter import Adapter
import requests
import json
import time
class SubmitLeaveFunction(Adapter):
def execute(self, params):
self.request = params
url = "https://api-server:port/path/"
timestamp = int(time.time())
payload = json.dumps({
"content": [{
"id": timestamp,
"leave_type": params["leave_type"],
"start_time": params["start_time"],
"end_time": params["end_time"],
"reason": params["reason"],
"user_id": self.customer_user.mdm_id,
}]
})
headers = {
"Accept": "application/json",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
result = response.json()
self.response = {"status": "success", "data": result}
self.is_success = True
def handle_task(self, task):
pass代码解析
必要库的引入
首先，我们引入了一些必要的Python库：
Adapter：用于创建自定义适配器类。requests：用于发送HTTP请求。json：用于处理JSON数据。time：用于获取当前时间戳。
适配器类定义
我们定义了一个名为SubmitLeaveFunction的类，该类继承自Adapter。此适配器类用于将AI模型的请求转换为相应的API请求。
实现execute方法
在execute方法中，接收从AI模型传过来的参数，并构建API请求的payload。params是一个字典，包含了请假类型、开始时间、结束时间和请假原因等信息。使用json.dumps将其转换为JSON格式，并通过requests库发送POST请求。
设置请求头，指定接受和发送的数据格式为JSON。
headers = {"Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)处理响应
请求发送后，我们获取响应并将其转换为JSON格式，保存在self.response中。同时，将执行结果的状态保存在self.is_success中，以便AI模型能够获取到该函数的执行结果。
result = response.json()
self.response = {"status": "success", "data": result}
self.is_success = True其他方法
适配器类中还定义了一个空的handle_task方法，以便未来扩展。如果有其他任务需要处理，可以在这个方法中实现相应的逻辑。
AI大模型对话插件与企业集成应用的价值
集成AI大模型对话插件与企业应用，可以带来以下价值：
- 提升工作效率：自动化处理请假申请等日常事务，减少人力成本，提高工作效率。
- 智能决策支持：利用AI分析和处理数据，帮助企业做出更智能的业务决策。
- 增强用户体验：提供即时响应和个性化服务，提升用户满意度和忠诚度。
- 流程优化：通过自动化工作流和智能对话，优化业务流程，减少操作失误和时间浪费。