在轻企AI平台开发AI对话插件：自定义请假申请适配器

本文介绍如何在轻企AI平台上开发一个自定义的请假申请功能适配器。通过使用轻企AI平台，企业可以快速集成智能对话功能，实现业务流程自动化。

轻企AI平台简介

轻企AI平台是为企业级应用设计的智能对话平台，利用先进的自然语言处理技术，为企业提供高效的客户服务和业务流程自动化解决方案。通过这个平台，企业能够快速搭建智能客服、语音助手和自动化工作流等应用，大幅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从AI模型传递过来的请求，并将这些请求转换为具体的API调用，从而实现特定业务功能。接下来，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

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

代码说明

引入必要库

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。这个适配器类将把来自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请求所需的数据。参数包含了请假类型、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，通过requests.post发送POST请求。同时设置请求头，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.post(url, headers=headers, data=payload)

处理响应

发送请求后，我们获取响应并将其转换为JSON格式，保存在self.response中。同时，将执行结果状态保存在self.is_success中，以便AI模型能够获取到该函数执行结果：

result=response.json()
self.response={"status":"success","data":result}
self.is_success=True

其他方法

我们还定义了一个空的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逻辑。

AI大模型对话插件与企业集成应用价值和意义

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价值：

1. 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。
2. 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业务决策。
3. 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。
4. 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。