锦中融合门户系统

大家好，今天咱们来聊聊一个挺有意思的话题——“公司服务大厅门户”和“AI助手”的结合。你可能觉得这两个词听起来有点高大上，但其实它们就是用来让公司员工更方便地获取信息、处理事务的工具。特别是现在AI技术越来越成熟，很多公司都开始尝试把AI助手嵌入到自己的服务系统中，提升效率，减少重复劳动。

那什么是“服务大厅门户”呢？简单来说，它就是一个公司内部的统一入口，员工可以通过这个平台快速访问各种业务系统、申请流程、政策文件、甚至请假申请。比如，你想要提交一份报销单，或者查看公司最新的规章制度，都不用再一个个去问同事或者跑各个部门，直接在这个平台上就能搞定。

而“AI助手”呢，就是那种可以理解自然语言、回答问题、甚至执行任务的智能系统。它可能是聊天机器人，也可能是语音助手，甚至是自动处理一些常见请求的程序。现在很多公司都在尝试把AI助手部署到服务大厅门户里，让员工可以用更自然的方式与系统互动。

那问题来了：怎么把这两者结合起来呢？我们今天就以一个实际的公司为例，看看如何用代码实现这样一个系统。

项目背景：某科技公司的需求

假设我们是一家中小型科技公司，有大约500名员工。公司内部的IT系统分散，员工要处理的事情很多，比如请假、报销、申请设备、查询政策等等。以前这些操作都需要员工跑到不同的系统或找不同的人去处理，效率很低。

于是，公司决定开发一个统一的服务大厅门户，整合所有常用功能，并引入AI助手，帮助员工更快地完成任务。我们的目标是让员工只需要一句话，就能得到他们需要的信息或完成某个操作。

技术选型

为了实现这个目标，我们选择了以下技术栈：

前端：React + Ant Design（用于构建UI）

后端：Node.js + Express（提供API接口）

数据库：MongoDB（存储用户数据、请求记录等）

AI助手：使用Rasa框架（一个开源的对话管理工具）

当然，具体的技术选择可以根据公司情况调整，但整体思路是一样的。

服务大厅门户的搭建

首先，我们需要搭建一个前端页面，作为服务大厅的入口。这里我们用React来写，因为它很适合做动态页面，而且组件化开发也非常方便。

// App.js
import React from 'react';
import { BrowserRouter as Router, Route, Switch } from 'react-router-dom';
import Dashboard from './components/Dashboard';
import Login from './components/Login';

function App() {
  return (
    
      
        
        
      
    
  );
}

export default App;
    

上面这段代码是一个简单的React应用结构，主要包含登录页和主页。登录后，用户进入服务大厅的主界面，可以看到各种功能模块。

接下来是后端部分，我们用Node.js和Express来创建API接口。例如，一个获取用户信息的接口：

// server.js
const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;

app.get('/api/user', (req, res) => {
  // 这里可以连接数据库，获取当前用户信息
  res.json({ name: '张三', role: '员工' });
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on http://localhost:${port}`);
});
    

这样，前端就可以通过调用这个API来获取用户信息，并展示在界面上。

AI助手的接入

接下来是重点部分：如何把AI助手集成到服务大厅中。我们选用的是Rasa框架，它支持自然语言理解和多轮对话。

首先，我们要在Rasa中定义一个对话流程。例如，员工询问“我想请假”，AI助手会引导他填写请假类型、时间、原因等信息。

# domain.yml
intents:
  - request_leave

actions:
  - action_request_leave

slots:
  leave_type: null
  start_date: null
  end_date: null
  reason: null
    

然后，在Rasa的对话流程中，定义具体的对话逻辑：

# stories.md
## 员工请假
* request_leave
  - action_request_leave
    

接着，我们还需要编写一个自定义动作，当用户提交请假信息时，将数据保存到数据库中。

# actions.py
from rasa_sdk import Action
from rasa_sdk.events import SlotSet

class ActionRequestLeave(Action):
    def name(self):
        return "action_request_leave"

    async def run(self, dispatcher, tracker, domain):
        leave_type = tracker.get_slot("leave_type")
        start_date = tracker.get_slot("start_date")
        end_date = tracker.get_slot("end_date")
        reason = tracker.get_slot("reason")

        # 保存到数据库
        # 这里可以调用后端API
        print(f"请假信息已保存：{leave_type}, {start_date}至{end_date}, 原因：{reason}")

        dispatcher.utter_message(text="您的请假申请已提交，管理员将在1个工作日内处理。")
        return [SlotSet("leave_type", None), SlotSet("start_date", None), SlotSet("end_date", None), SlotSet("reason", None)]
    

这样，当用户和AI助手对话时，系统就会自动处理请假请求，并将信息保存下来。

服务大厅与AI助手的整合

现在，我们需要把AI助手和前端服务大厅门户连接起来。前端可以通过WebSocket或者HTTP API与Rasa进行通信。

这里我们用一个简单的例子，展示前端如何与AI助手互动：

// chatbot.js
function sendMessage(message) {
  fetch('http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      sender: 'user',
      message: message
    })
  })
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    const botResponse = data[0].text;
    displayMessage(botResponse);
  });
}
    

这段代码是前端的一个函数，用于向Rasa发送消息，并接收AI助手的回复。然后，将回复内容显示在聊天界面中。

最后，我们将整个系统整合在一起，形成一个完整的公司服务大厅门户，员工可以通过这个平台轻松处理各种事务，同时也能通过AI助手获得更智能的交互体验。

效果与优化

上线之后，公司员工反馈非常积极。原本需要多次跳转才能完成的流程，现在只需一次对话就能解决。AI助手还能够根据历史数据推荐相关服务，进一步提升了用户体验。

不过，我们也发现了一些问题，比如某些复杂请求仍然需要人工干预，AI助手的理解能力还有待提升。为此，我们计划引入更强大的NLP模型，比如BERT，来提高识别准确率。

此外，我们也在考虑增加语音识别功能，让员工可以通过语音与AI助手互动，进一步提升便捷性。

总结

总的来说，服务大厅门户和AI助手的结合，为公司带来了巨大的便利。它不仅提高了工作效率，也让员工的工作体验更加友好和智能。

如果你也在考虑类似的系统，不妨从一个小模块开始，逐步扩展。你会发现，这不仅仅是一个技术项目，更是一个提升企业数字化水平的重要一步。

好了，今天的分享就到这里。希望这篇文章对你有帮助，如果你对具体实现感兴趣，欢迎留言交流！