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小明:最近我们在开发一个系统,想把所有的通知和消息集中管理,你有什么建议吗?
小李:你可以考虑使用统一消息平台,比如用RabbitMQ或者Kafka作为消息中间件。
小明:那怎么和AI助手结合起来呢?比如用户发个问题,AI能自动处理并回复。
小李:这需要消息平台接收用户输入,然后由AI助手进行处理。我们可以用Python写一个简单的例子。
小明:可以给我看看代码吗?
小李:当然可以。首先我们创建一个消息队列,发送一条消息给AI助手。
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='ai_queue')
message = "用户问:今天天气怎么样?"
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='ai_queue', body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()
小明:这段代码是发送消息到队列对吧?
小李:没错。接下来我们写一个AI助手来消费这个消息,并做出响应。
import pika
import time
def ai_response(text):
# 简单模拟AI响应
if '天气' in text:
return "今天晴天,适合外出!"
else:
return "我暂时无法回答这个问题。"
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body.decode())
response = ai_response(body.decode())
print(" [x] AI Response: %r" % response)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='ai_queue')
channel.basic_consume(queue='ai_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
小明:这样就实现了消息传递和AI响应的联动!
小李:是的,这就是统一消息平台与AI助手结合的基本思路。你可以根据需求扩展更多功能。