统一消息系统

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统一消息平台与AI助手的集成实践

2025-07-30 10:10
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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:

智慧校园服务平台

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。

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