结合RPA和AI的服务接口的配置方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种结合RPA和AI的服务接口的配置方法及装置。其中，该配置方法包括：RPA系统获取待配置的AI服务接口的AI服务需求；RPA系统对AI服务需求进行拆分，生成单类别的多个子AI服务需求；RPA系统识别子AI服务需求之间的关联关系；RPA系统基于每个子AI服务需求对应的子AI服务接口和关联关系，配置AI服务接口。由此，RPA系统可基于子AI服务需求之间的关联关系，自动配置AI服务接口，适用于多类别的AI服务需求的AI服务接口的应用场景，扩展性较好，提高了AI服务接口的开发效率。提高了AI服务接口的开发效率。提高了AI服务接口的开发效率。

【技术实现步骤摘要】
结合RPA和AI的服务接口的配置方法及装置


[0001]本申请涉及机器人流程自动化(Robotic Process Automation，RPA)、人工智能(Artificial Intelligence，AI)
，特别涉及一种结合RPA和AI的服务接口的配置方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]机器人流程自动化(Robotic Process Automation，RPA)是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。
[0003]人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
[0004]目前，RPA和AI技术具有自动化程度高、精确度高、成本低的优点，得到了广泛的应用。
[0005]相关技术中，由于业务需求的类别、业务数据的格式、存储方式均较多，往往需要开发多个AI服务接口，比如，开发人员需要根据每种业务需求开发一个AI服务接口，存在重复性开发多、开发工作量大等问题。

技术实现思路

[0006]本申请旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。
[0007]为此，本申请的第一个目的在于提出一种结合RPA和AI的服务接口的配置方法，可基于子AI服务需求之间的关联关系，自动配置AI服务接口，适用于多类别的AI服务需求的AI服务接口的应用场景，扩展性较好，提高了AI服务接口的开发效率。
[0008]本申请的第二个目的在于提出一种结合RPA和AI的服务接口的调用方法。
[0009]本申请的第三个目的在于提出一种结合RPA和AI的服务接口的配置装置。
[0010]本申请的第四个目的在于提出一种结合RPA和AI的服务接口的调用装置。
[0011]本申请的第五个目的在于提出一种电子设备。
[0012]本申请的第六个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0013]为达到上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种结合RPA和AI的服务接口的配置方法，包括：所述RPA系统获取待配置的AI服务接口的AI服务需求；所述RPA系统对所述AI服务需求进行拆分，生成单类别的多个子AI服务需求；所述RPA系统识别所述子AI服务需求之间的关联关系，其中，所述关联关系包括并联关系和/或串联关系；所述RPA系统基于每个所述子AI服务需求对应的子AI服务接口和所述关联关系，配置所述AI服务接口。
[0014]根据本申请实施例的结合RPA和AI的服务接口的配置方法，能够将待配置的AI服务接口的AI服务需求进行拆分，以生成单类别的多个子AI服务需求，可实现AI服务需求的自动拆分，并识别子AI服务需求之间的关联关系，基于每个子AI服务需求对应的子AI服务接口和关联关系，配置AI服务接口。由此，可基于子AI服务需求之间的关联关系，自动配置AI服务接口，适用于多类别的AI服务需求的AI服务接口的应用场景，扩展性较好，提高了AI
服务接口的开发效率。
[0015]另外，根据本申请上述实施例提出的结合RPA和AI的服务接口的配置方法还可以具有如下附加的技术特征：
[0016]在本申请的一个实施例中，所述基于每个所述子AI服务需求对应的子AI服务接口和所述关联关系，配置所述AI服务接口，包括：所述RPA系统获取所述子AI服务接口的第一配置信息；所述RPA系统基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息；所述RPA系统基于所述第二配置信息，配置所述AI服务接口。
[0017]在本申请的一个实施例中，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系为并联关系的第一子AI服务接口；所述RPA系统获取所述AI服务接口的多个字段；所述RPA系统构建所述第一子AI服务接口的所述第一配置信息与所述字段之间的映射关系，基于所述映射关系生成所述第二配置信息。
[0018]在本申请的一个实施例中，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系为串联关系的第二子AI服务接口；所述RPA系统将所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的第一排序；所述RPA系统基于所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的所述第一排序，生成所述第二子AI服务接口的所述第一配置信息的第二排序；所述RPA系统将所述第二子AI服务接口的所述第一配置信息按照所述第二排序进行拼接，生成所述第二配置信息。
[0019]在本申请的一个实施例中，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系包括并联关系和串联关系的第三子AI服务接口；针对关联关系为并联关系的所述第三子服务接口，所述RPA系统获取所述AI服务接口的多个字段；所述RPA系统构建所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息与所述字段之间的映射关系，基于所述映射关系生成第一候选配置信息；针对关联关系为串联关系的所述第三子服务接口，所述RPA系统将所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的第一排序；所述RPA系统基于所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的所述第一排序，生成所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息的第二排序；所述RPA系统将所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息按照所述第二排序进行拼接，生成第二候选配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述第一候选配置信息和所述第二候选配置信息。
[0020]在本申请的一个实施例中，所述配置信息包括基于GraphQL查询语言的Schema文件和解析器Resolver。
[0021]在本申请的一个实施例中，所述对所述AI服务需求进行拆分，生成单类别的多个子AI服务需求，包括：所述RPA系统基于自然语言处理NLP识别所述AI服务需求所涉及的多个单类别；所述RPA系统针对识别到的任一单类别，从所述AI服务需求中提取出所述任一单类别的所述子AI服务需求。
[0022]在本申请的一个实施例中，所述子AI服务需求包括NLP、光学字符识别OCR、语音合成、语音识别、图像标注中的至少一种。
[0023]为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种结合RPA和AI的服务接口的调用方法，包括：获取用于调用AI服务接口的GraphQL查询语言；对所述GraphQL查询语言进行转换，获取所述AI服务接口的解析器Resolver；基于所述解析器，调用所述AI服务接口。
[0024]根据本申请实施例的结合RPA和AI的服务接口的调用方法，获取用于调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合机器人流程自动化RPA和人工智能AI的服务接口的配置方法，其特征在于，由RPA系统执行，所述方法包括：所述RPA系统获取待配置的AI服务接口的AI服务需求；所述RPA系统对所述AI服务需求进行拆分，生成单类别的多个子AI服务需求；所述RPA系统识别所述子AI服务需求之间的关联关系，其中，所述关联关系包括并联关系和/或串联关系；所述RPA系统基于每个所述子AI服务需求对应的子AI服务接口和所述关联关系，配置所述AI服务接口。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述子AI服务需求对应的子AI服务接口和所述关联关系，配置所述AI服务接口，包括：所述RPA系统获取所述子AI服务接口的第一配置信息；所述RPA系统基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息；所述RPA系统基于所述第二配置信息，配置所述AI服务接口。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系为并联关系的第一子AI服务接口；所述RPA系统获取所述AI服务接口的多个字段；所述RPA系统构建所述第一子AI服务接口的所述第一配置信息与所述字段之间的映射关系，基于所述映射关系生成所述第二配置信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系为串联关系的第二子AI服务接口；所述RPA系统将所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的第一排序；所述RPA系统基于所述第二子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的所述第一排序，生成所述第二子AI服务接口的所述第一配置信息的第二排序；所述RPA系统将所述第二子AI服务接口的所述第一配置信息按照所述第二排序进行拼接，生成所述第二配置信息。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述子AI服务接口的所述第一配置信息和所述关联关系，生成所述AI服务接口的第二配置信息，包括：所述RPA系统识别所述关联关系包括并联关系和串联关系的第三子AI服务接口；针对所述关联关系为并联关系的所述第三子服务接口，所述RPA系统获取所述AI服务接口的多个字段；所述RPA系统构建所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息与所述字段之间的映射关系，基于所述映射关系生成第一候选配置信息；针对所述关联关系为串联关系的所述第三子服务接口，所述RPA系统将所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的第一排序；所述RPA系统基于所述第三子AI服务接口对应的所述子AI服务需求的所述第一排序，生成所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息
的第二排序；所述RPA系统将所述第三子AI服务接口的所述第一配置信息按照所述第二排序进行拼接，生成第二候选配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述第一候选配置信息和所述第二候选配置信息。6.根据权利要求2
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述配置信息包括基于GraphQL查询语言的Schema文件和解析器Resolver。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述AI服务需求进行拆分，生成单类别的多个子A...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭繁华，汪冠春，胡一川，褚瑞，李玮，
申请(专利权)人：来也科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：