在轻企AI平台上开发AI对话插件：自定义请假申请功能适配器
我们将探讨如何在轻企AI平台上开发一个AI对话插件。轻企AI平台提供了一系列工具和接口，帮助开发者快速构建和集成智能对话功能。本次，我们将具体介绍如何编写一个自定义的适配器类，将AI模型的请求转换为对应的API请求，以实现自动化的请假申请功能。
轻企AI平台概述
轻企AI平台是一个智能对话平台，专为企业级应用设计。它利用先进的自然语言处理（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。通过使用轻企AI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等应用，极大地提升工作效率和用户体验。
AI对话插件开发
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从AI模型传递过来的请求。这些请求需要被转换为具体的API调用，以实现特定的业务功能。下面，我们将详细介绍如何编写一个自定义的请假申请功能适配器。
完整代码示例
from ai_model.tools.adapter import Adapter
import requests
import json
import time
'''
可以引入一些常规的python库
'''
class SubmitLeaveFunction(Adapter):
'''
这是一个适配器类，用于将AI模型的请求转换为对应的API请求。
必须要继承Adapter类，并且实现execute方法。
'''
def execute(self, params):
'''
所有的请求都会经过这个入口函数。
其中params是一个字典，指从AI模型传过来的参数。
'''
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,
},
]
}
)
'''
self.customer_user 是一个CustomUser对象，包含了用户的所有信息。
self.customer_user.id 当前系统的用户ID
self.customer_user.mdm_id 主数据ID
self.customer_user.full_name 用户的全名
self.customer_user.phone_number 手机号
'''
headers = {"Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
result = response.json()
# 最终必须要将结果保存在self.response中，将状态保存在self.is_success中。 AI 才能获取到该函数的执行结果。
self.response = {"status": "success", "data": result}
self.is_success = True
def handle_task(self, task):
pass
代码说明
引入必要的库
首先，我们引入了一些常用的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。
定义适配器类
我们定义了一个名为SubmitLeaveFunction的类，该类继承自Adapter。这是一个适配器类，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，我们接收从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。我们使用json.dumps将其转换为JSON格式，并通过requests库发送POST请求。
我们还需要设置请求头，以指定接受和发送的数据格式为JSON。
headers = {"Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.request("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，我们还需要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
在这个适配器类中，我们还定义了一个空的handle_task方法，以便将来扩展。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。
总结
通过以上步骤，我们实现了一个完整的自定义适配器类SubmitLeaveFunction，用于将AI模型的请求转换为API请求。这个类可以帮助我们将AI模型与实际的业务逻辑连接起来，实现自动化的请假申请功能。希望这篇帖子能对你编写类似的适配器类有所帮助。
AI大模型对话插件与企业集成应用的价值和意义
集成AI大模型对话插件与企业应用，可以带来以下几个方面的价值和意义：
- 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。
