add analysis for PingCAP
This commit is contained in:
parent
0074e954dd
commit
cbbd865b88
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 38 KiB |
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@ -0,0 +1,713 @@
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[Image]
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获取API KEY地址：https://chatglm.cn/developersPanel/apiSet
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github入门代码：https://github.com/MetaGLM/glm-cookbook/blob/main/glms/api/glms_api.ipynb
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简介
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具备开发能力的创作者可以通过API调用的方式使用智能体，方便将智能体应用于更多业务场景中。API基本覆盖清言C端页面所有功能，包含文本对话，文生图，图片解读，联网搜索，文档解析，Python代码执行，外部API调用等。接入前请通过创作者中心获取api_key及api_secret. 当前仅支持通过API方式调用创作者自己创建的智能体。
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基础信息
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服务根路径： https://chatglm.cn/chatglm/assistant-api/v1/
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鉴权方式：header中发送 Authorization: Bearer {access_token}. Token获取方式参考下方Access Token获取接口.
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请求体格式：JSON
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返回格式（除stream接口外）：JSON
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返回结构体：
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字段
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||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
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||||
status
|
||||
int
|
||||
|
||||
Y
|
||||
是否成功，0->成功，其他代表失败，默认错误返回1. 具体错误码见接口说明。
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||||
message
|
||||
string
|
||||
N
|
||||
错误信息
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result
|
||||
Dict
|
||||
N
|
||||
返回数据
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用量控制
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||||
为避免API调用占用过多资源，系统限制每个开发者（非API_KEY）的并发数量。默认并发数为2。并发限制范围包括上传文件和会话调用API接口。
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||||
此外，我们对每个开发者调用会话接口的次数也设置了上限，目前为一天500次，总量5000次。
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||||
接口列表
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1. Access Token获取
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请求路径和方式：POST /get_token
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输入：
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字段
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||||
类型
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||||
必填
|
||||
说明
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||||
api_key
|
||||
string
|
||||
|
||||
Y
|
||||
开发者ID
|
||||
api_secret
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
开发者秘钥
|
||||
输出数据：
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
access_token
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
接口鉴权token
|
||||
expires_in
|
||||
int
|
||||
Y
|
||||
token过期时间,单位秒。一次授权有效期为10天。请注意在token过期前更新。
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||||
异常说明：
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||||
异常情况
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||||
http码
|
||||
status码
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||||
api_key被禁用
|
||||
403
|
||||
1001
|
||||
api_key或api_secret验证失败
|
||||
401
|
||||
1002
|
||||
2. Assistant 会话调用
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||||
请求路径和方式：POST /stream
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||||
输入：
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
assistant_id
|
||||
string
|
||||
|
||||
Y
|
||||
|
||||
智能体 ID，浏览器打开智能体对话页后，可通过地址栏查看。下图红框中即为ID。
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||||
[Image]
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||||
|
||||
conversation_id
|
||||
string
|
||||
|
||||
N
|
||||
会话 ID，不传默认创建新会话。需要继续之前的会话时，传入流式输出Result中的conversation_id值。对话轮数和上下文长度无限制，需要注意上下文过大会导致响应耗时增加。
|
||||
prompt
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
prompt文本
|
||||
file_list
|
||||
List<Dict>
|
||||
N
|
||||
文件列表，传入文件上传接口返回的file_id。 [{"file_id":"xxx"}]
|
||||
meta_data
|
||||
Dict
|
||||
N
|
||||
元信息，拓展字段
|
||||
输出：
|
||||
SSE 流式输出
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
message
|
||||
Result
|
||||
Y
|
||||
SSE返回json格式消息体.
|
||||
输出Result结构
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
history_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
历史记录ID
|
||||
conversation_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
对话上下文ID
|
||||
assistant_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
智能体ID
|
||||
message
|
||||
Message
|
||||
Y
|
||||
输出消息体, 每次输出一个message对象，前一个message结束后，输出下一个message
|
||||
created_at
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
创建时间，格式：“2023-11-23 18:00:00”
|
||||
status
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
init->初始态, processing->生成中 finish->生成结束,error->生成异常。
|
||||
其中 finish和error为最终态，init和processing为中间态。网络正常的情况下，Result状态会从init到processing，再到finish或error。
|
||||
出现输入风控拦截时，状态从init直接进入error。
|
||||
last_error
|
||||
dict
|
||||
N
|
||||
异常信息 {"error_code":"", ""error_msg":""}
|
||||
具体报错信息见下方【流式异常说明】
|
||||
meta_data
|
||||
dict
|
||||
N
|
||||
{}
|
||||
输出Message结构
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
role
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
assistant为模型输出，tool为工具输出
|
||||
content
|
||||
Content
|
||||
Y
|
||||
输出内容，参考下方Content结构。
|
||||
status
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
init/processing/finish/error，状态流转逻辑与外层Result相同。
|
||||
created_at
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
时间戳。格式参考：“2023-11-23 18:00:00”
|
||||
meta_data
|
||||
dict
|
||||
N
|
||||
{}
|
||||
输出Content结构
|
||||
根据不同的Tool调用情况，返回的content结构不同，参考如下：
|
||||
Tool使用情况
|
||||
返回结构
|
||||
|
||||
无工具，文本输出
|
||||
|
||||
{
|
||||
"type": "text",
|
||||
"text": "你好"
|
||||
}
|
||||
CogView画图
|
||||
{
|
||||
"type":"image",
|
||||
"image":[
|
||||
{"image_url":"https://sfile.chatglm.cn/..."}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
Python代码执行
|
||||
代码执行-开始
|
||||
{
|
||||
"type": "code",
|
||||
"code": "# Calculating the square of 10\n10 ** 2"
|
||||
}
|
||||
代码执行-成功，结果返回
|
||||
{
|
||||
"type": "execution_output",
|
||||
"content": "100"
|
||||
}
|
||||
代码执行-失败
|
||||
{
|
||||
"type": "system_error",
|
||||
"content": "sandbox error code: 504"
|
||||
}
|
||||
OPEN-URL链接打开
|
||||
OPEN-URL开始
|
||||
{
|
||||
"type":"tool_calls",
|
||||
"tool_calls":{
|
||||
"name":"browser",
|
||||
"arguments":"open_url(\"https://www.chatglm.com/\")"}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
OPEN-URL结束-成功
|
||||
{
|
||||
"type": "browser_result",
|
||||
"content": "{\"title\": \" Split string with multiple delimiters in Python - Stack Overflow\", \"url\": \" https://stackoverflow.com/questions/4998629/split-string-with-multiple-delimiters-in-python\"}",
|
||||
}
|
||||
|
||||
OPEN-URL结束-失败
|
||||
{
|
||||
"type":"system_error",
|
||||
"content":"Error when executing command "}],
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedCommand":"open_url(\"https://www.chatglm.com/\")"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search联网搜索
|
||||
|
||||
Search 开始
|
||||
{
|
||||
"type":"tool_calls",
|
||||
"tool_calls":{
|
||||
"name":"browser",
|
||||
"arguments":"search(\"河南河北山西霰雪预警 2024\", recency_days=30)"}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search 结束-成功
|
||||
{
|
||||
"type": "browser_result",
|
||||
"content": "{}",
|
||||
"meta_data":{
|
||||
{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
|
||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
|
||||
"pub_date":""
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search 结束-失败
|
||||
{
|
||||
"type":"system_error",
|
||||
"content":"Error when executing command "}],
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedCommand":"search(\"河南河北山西霰雪预警 2024\", recency_days=30)"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
mclick 搜索结果页面打开 开始. mclick中参数为打开链接序号列表，关联搜索结果
|
||||
{
|
||||
"type": "tool_calls",
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"name": "browser",
|
||||
"arguments": "mclick([0, 1, 3])"
|
||||
},
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
|
||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
|
||||
"pub_date":""
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
mclick 搜索结果页面打开 成功. 所有链接均完成后，返回quote_result.
|
||||
{
|
||||
"type": "quote_result",
|
||||
"content": "{}",
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
|
||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
|
||||
"pub_date":""
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
mclick 搜索结果页面打开 失败. 每个URL失败返回一次该事件，可能会出现部分失败.
|
||||
{
|
||||
"type": "system_error",
|
||||
"content": ""，
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedURL": "https://xxx.xx"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
外部API调用
|
||||
|
||||
请求API的参数内容
|
||||
{
|
||||
"type": "tool_calls",
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"name": "generate",
|
||||
"arguments": "```python\ntool_call(Content-Type='application/json', title='Hello World', type='post', platform='wordpress')\n```",
|
||||
"host": "ppt-test-v101.wxbjq.top"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
请求API的返回内容
|
||||
{
|
||||
"type": "function_result",
|
||||
"content": "{\"status\":0,\"message\":\"success\",\"result\":{\"count\":818},\"rid\":\"2030521d-b4ea-4c38-854f-f3f189a3ebb3\"}"
|
||||
}
|
||||
知识库检索（需在智能体配置中打开“显示相关的知识库段落”）
|
||||
检索开始
|
||||
{
|
||||
"type": "rag_slices",
|
||||
"content": []
|
||||
}
|
||||
检索结果
|
||||
{
|
||||
"type": "rag_slices",
|
||||
"content": [
|
||||
{"text": "知识库内容abcd", "document_name": "1.pdf"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
异常说明：
|
||||
异常情况
|
||||
http码
|
||||
status码
|
||||
api_key被禁用
|
||||
403
|
||||
10004
|
||||
api_key已删除
|
||||
400
|
||||
10003
|
||||
FileList中文件不存在
|
||||
400
|
||||
10005
|
||||
当日会话调用次数超限
|
||||
403
|
||||
10008
|
||||
实时并发数超限
|
||||
403
|
||||
10007
|
||||
智能体被删除
|
||||
403
|
||||
10010
|
||||
无权限调用智能体
|
||||
403
|
||||
10018
|
||||
流式异常说明：
|
||||
异常情况
|
||||
error_code码
|
||||
安全风控拦截
|
||||
10031
|
||||
生成中断（网络原因）
|
||||
10024
|
||||
生成错误（模型原因）
|
||||
10027
|
||||
生成异常（系统原因）
|
||||
10025
|
||||
生成图片失败
|
||||
10028
|
||||
3. Assistant 会话调用（非流式输出）
|
||||
请求路径和方式：POST /stream_sync
|
||||
输入：
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
assistant_id
|
||||
string
|
||||
|
||||
Y
|
||||
|
||||
智能体 ID，浏览器打开智能体对话页后，可通过地址栏查看。下图红框中即为ID。
|
||||
[Image]
|
||||
|
||||
conversation_id
|
||||
string
|
||||
N
|
||||
会话 ID，不传默认创建新会话。需要继续之前的会话时，传入流式输出Result中的conversation_id值。对话轮数和上下文长度无限制，需要注意上下文过大会导致响应耗时增加。
|
||||
prompt
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
prompt文本
|
||||
file_list
|
||||
List<Dict>
|
||||
N
|
||||
文件列表，传入文件上传接口返回的file_id。 [{"file_id":"xxx"}]
|
||||
meta_data
|
||||
Dict
|
||||
N
|
||||
元信息，拓展字段
|
||||
输出：
|
||||
HTTP response JSON输出
|
||||
https://zhipu-ai.feishu.cn/sync/Bz6sdk1QbsIbnjbX3nBcLOSMn8b
|
||||
输出Result结构
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
history_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
历史记录ID
|
||||
conversation_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
对话上下文ID
|
||||
output
|
||||
List<Part>
|
||||
Y
|
||||
输出消息体列表，每个Part对应流式中的一个Message
|
||||
status
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
init->初始态, processing->生成中 finish->生成结束,error->生成异常。
|
||||
其中 finish和error为最终态，init和processing为中间态。网络正常的情况下，Result状态会从init到processing，再到finish或error。
|
||||
出现输入风控拦截时，状态从init直接进入error。
|
||||
输出Part结构
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
role
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
assistant为模型输出，tool为工具输出
|
||||
content
|
||||
Content
|
||||
Y
|
||||
输出内容，参考下方Content结构。
|
||||
status
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
init/processing/finish/error，状态流转逻辑与外层Result相同。
|
||||
created_at
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
时间戳。格式参考：“2023-11-23 18:00:00”
|
||||
meta_data
|
||||
dict
|
||||
N
|
||||
{}
|
||||
输出Content结构
|
||||
根据不同的Tool调用情况，返回的content结构不同，参考如下：
|
||||
Tool使用情况
|
||||
返回结构
|
||||
|
||||
无工具，文本输出
|
||||
|
||||
{
|
||||
"type": "text",
|
||||
"text": "你好"
|
||||
}
|
||||
CogView画图
|
||||
{
|
||||
"type":"image",
|
||||
"image":[
|
||||
{"image_url":"https://sfile.chatglm.cn/..."}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
Python代码执行
|
||||
代码执行-开始
|
||||
{
|
||||
"type": "code",
|
||||
"code": "# Calculating the square of 10\n10 ** 2"
|
||||
}
|
||||
代码执行-成功，结果返回
|
||||
{
|
||||
"type": "execution_output",
|
||||
"content": "100"
|
||||
}
|
||||
代码执行-失败
|
||||
{
|
||||
"type": "system_error",
|
||||
"content": "sandbox error code: 504"
|
||||
}
|
||||
OPEN-URL链接打开
|
||||
OPEN-URL开始
|
||||
{
|
||||
"type":"tool_calls",
|
||||
"tool_calls":{
|
||||
"name":"browser",
|
||||
"arguments":"open_url(\"https://www.chatglm.com/\")"}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
OPEN-URL结束-成功
|
||||
{
|
||||
"type": "browser_result",
|
||||
"content": "{\"title\": \" Split string with multiple delimiters in Python - Stack Overflow\", \"url\": \" https://stackoverflow.com/questions/4998629/split-string-with-multiple-delimiters-in-python\"}",
|
||||
}
|
||||
|
||||
OPEN-URL结束-失败
|
||||
{
|
||||
"type":"system_error",
|
||||
"content":"Error when executing command "}],
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedCommand":"open_url(\"https://www.chatglm.com/\")"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search联网搜索
|
||||
|
||||
Search 开始
|
||||
{
|
||||
"type":"tool_calls",
|
||||
"tool_calls":{
|
||||
"name":"search",
|
||||
"arguments":"search(\"河南河北山西霰雪预警 2024\", recency_days=30)"}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search 结束-成功
|
||||
{
|
||||
"type": "browser_result",
|
||||
"content": "{}",
|
||||
"meta_data":{
|
||||
{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
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||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
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||||
"pub_date":""
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Search 结束-失败
|
||||
{
|
||||
"type":"system_error",
|
||||
"content":"Error when executing command "}],
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedCommand":"search(\"河南河北山西霰雪预警 2024\", recency_days=30)"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
mclick 搜索结果页面打开 开始. mclick中参数为打开链接序号列表，关联搜索结果
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||||
{
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||||
"type": "tool_calls",
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"name": "browser",
|
||||
"arguments": "mclick([0, 1, 3])"
|
||||
},
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
|
||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
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||||
"pub_date":""
|
||||
},
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||||
]
|
||||
}
|
||||
}
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||||
mclick 搜索结果页面打开 成功. 所有链接均完成后，返回quote_result.
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||||
{
|
||||
"type": "quote_result",
|
||||
"content": "{}",
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"metadata_list":[
|
||||
{
|
||||
"type":"webpage",
|
||||
"title":"2024年1-2月份山西省进出口情况分析 - 昆明海关",
|
||||
"url":"http://kunming.customs.gov.cn/taiyuan_customs/zfxxgk50/3023433/3023453/4676174/5755479/index.html","text":"比去年同期（下同）增长26.8%。全省活跃企业数明显增加前2个月。占全省进出口总值的40.3%。国家",
|
||||
"pub_date":""
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
mclick 搜索结果页面打开 失败. 每个URL失败返回一次该事件，可能会出现部分失败.
|
||||
{
|
||||
"type": "system_error",
|
||||
"content": ""，
|
||||
"meta_data":{
|
||||
"failedURL": "https://xxx.xx"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
外部API调用
|
||||
|
||||
请求API的参数内容
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||||
{
|
||||
"type": "tool_calls",
|
||||
"tool_calls": {
|
||||
"name": "generate",
|
||||
"arguments": "```python\ntool_call(Content-Type='application/json', title='Hello World', type='post', platform='wordpress')\n```",
|
||||
"host": "ppt-test-v101.wxbjq.top"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
请求API的返回内容
|
||||
{
|
||||
"type": "function_result",
|
||||
"content": "{\"status\":0,\"message\":\"success\",\"result\":{\"count\":818},\"rid\":\"2030521d-b4ea-4c38-854f-f3f189a3ebb3\"}"
|
||||
}
|
||||
知识库检索（需在智能体配置中打开“显示相关的知识库段落”）
|
||||
检索开始
|
||||
{
|
||||
"type": "rag_slices",
|
||||
"content": []
|
||||
}
|
||||
检索结果
|
||||
{
|
||||
"type": "rag_slices",
|
||||
"content": [
|
||||
{"text": "知识库内容abcd", "document_name": "1.pdf"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
异常说明：
|
||||
异常情况
|
||||
http码
|
||||
status码
|
||||
api_key被禁用
|
||||
403
|
||||
10004
|
||||
api_key已删除
|
||||
400
|
||||
10003
|
||||
FileList中文件不存在
|
||||
400
|
||||
10005
|
||||
当日会话调用次数超限
|
||||
403
|
||||
10008
|
||||
实时并发数超限
|
||||
403
|
||||
10007
|
||||
智能体被删除
|
||||
403
|
||||
10010
|
||||
无权限调用智能体
|
||||
403
|
||||
10018
|
||||
4. Assistant 对话文件上传
|
||||
上传文件，输入为文件流，输出file_id用于会话调用时使用。文件大小限制为100MB。目前支持的业务场景与文件类型对应参考下表：
|
||||
业务场景
|
||||
文件类型
|
||||
图片解析
|
||||
'jpg', 'png', 'jpeg', 'webp', 'gif'
|
||||
文档解读
|
||||
'pdf', 'docx', 'doc', 'txt', 'pptx', 'md', 'epub', 'epub.zip'
|
||||
代码执行（Code Interpreter）
|
||||
上传其他所有类型文件，或在图片与文档文件混合使用时。
|
||||
请求路径和方式：POST form-data /file_upload
|
||||
输入：
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
file
|
||||
file
|
||||
Y
|
||||
文件流。仅支持上传单一文件。
|
||||
输出：
|
||||
字段
|
||||
类型
|
||||
必填
|
||||
说明
|
||||
file_id
|
||||
string
|
||||
Y
|
||||
文件ID
|
||||
file_name
|
||||
String
|
||||
Y
|
||||
文件名
|
||||
异常说明：
|
||||
异常情况
|
||||
http码
|
||||
status码
|
||||
api_key被禁用
|
||||
403
|
||||
10004
|
||||
api_key已删除
|
||||
400
|
||||
10003
|
||||
实时并发数超限
|
||||
403
|
||||
10006
|
||||
文件上传失败
|
||||
500
|
||||
11003
|
||||
文档解析失败
|
||||
500
|
||||
11004
|
||||
文档字数超限（上限12万Token）
|
||||
400
|
||||
11005
|
||||
文件大小超限
|
||||
400
|
||||
11006
|
||||
文件处理失败
|
||||
500
|
||||
11009
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,94 @@
|
|||
import json
|
||||
import requests
|
||||
from ExcelHelper import ExcelHelper
|
||||
|
||||
class AgentProxy:
|
||||
def __init__(self, assistant_id, api_key, api_secret):
|
||||
self.assistant_id = assistant_id
|
||||
self.api_key = api_key
|
||||
self.api_secret = api_secret
|
||||
self.access_token = self.get_access_token(api_key, api_secret)
|
||||
|
||||
def get_access_token(self, api_key, api_secret):
|
||||
url = "https://chatglm.cn/chatglm/assistant-api/v1/get_token"
|
||||
data = {
|
||||
"api_key": api_key,
|
||||
"api_secret": api_secret
|
||||
}
|
||||
|
||||
response = requests.post(url, json=data)
|
||||
token_info = response.json()
|
||||
return token_info['result']['access_token']
|
||||
|
||||
|
||||
def handle_response(self, data_dict):
|
||||
message = data_dict.get("message")
|
||||
if len(message) > 0:
|
||||
content = message.get("content")
|
||||
if len(content) > 0:
|
||||
response_type = content.get("type")
|
||||
if response_type == "text":
|
||||
text = content.get("text", "No text provided")
|
||||
return f"{text}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "image":
|
||||
images = content.get("image", [])
|
||||
image_urls = ", ".join(image.get("image_url") for image in images)
|
||||
return f"{image_urls}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "code":
|
||||
return f"{content.get('code')}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "execution_output":
|
||||
return f"{content.get('content')}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "system_error":
|
||||
return f"{content.get('content')}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "tool_calls":
|
||||
return f"{data_dict['tool_calls']}"
|
||||
|
||||
elif response_type == "browser_result":
|
||||
content = json.loads(content.get("content", "{}"))
|
||||
return f"Browser Result - Title: {content.get('title')} URL: {content.get('url')}"
|
||||
|
||||
def send_message(self, prompt, conversation_id=None, file_list=None, meta_data=None):
|
||||
url = "https://chatglm.cn/chatglm/assistant-api/v1/stream"
|
||||
headers = {
|
||||
"Authorization": f"Bearer {self.access_token}",
|
||||
"Content-Type": "application/json"
|
||||
}
|
||||
data = {
|
||||
"assistant_id": self.assistant_id,
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
if conversation_id:
|
||||
data["conversation_id"] = conversation_id
|
||||
if file_list:
|
||||
data["file_list"] = file_list
|
||||
if meta_data:
|
||||
data["meta_data"] = meta_data
|
||||
|
||||
with requests.post(url, json=data, headers=headers) as response:
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
for line in response.iter_lines():
|
||||
if line:
|
||||
decoded_line = line.decode('utf-8')
|
||||
if decoded_line.startswith('data:'):
|
||||
data_dict = json.loads(decoded_line[5:])
|
||||
output = self.handle_response(data_dict)
|
||||
print(output)
|
||||
else:
|
||||
return "Request failed", response.status_code
|
||||
return output
|
||||
|
||||
|
||||
# # Here you need to replace the API Key and API Secret with your，I provide a test key and secret here
|
||||
# api_key = '25bda2c39c0f8ca0'
|
||||
# api_secret = 'e0008b9b9727cb8ceea5a132dbe62495'
|
||||
# assistant_id = "66bb09a84673b57506fe7bbd"
|
||||
# agent = AgentProxy(assistant_id, api_key, api_secret)
|
||||
# agent.send_message("你好")
|
||||
|
||||
|
|
@ -29,6 +29,38 @@ class ExcelHelper:
|
|||
self.workbook.save(filename)
|
||||
print(f"Excel 文件已保存为 {filename}")
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_columns(self, filename, columns_to_extract, new_filename):
|
||||
"""
|
||||
Extracts specified columns from an existing Excel file and saves them to a new file.
|
||||
:param filename: The source Excel file name.
|
||||
:param columns_to_extract: A list of column indices (1-based) to extract.
|
||||
:param new_filename: The name of the new Excel file to save the extracted columns.
|
||||
"""
|
||||
# Load the source workbook
|
||||
source_wb = openpyxl.load_workbook(filename)
|
||||
source_sheet = source_wb.active
|
||||
|
||||
# Create a new workbook and sheet
|
||||
new_wb = openpyxl.Workbook()
|
||||
new_sheet = new_wb.active
|
||||
|
||||
# Copy headers
|
||||
for col_idx in columns_to_extract:
|
||||
new_sheet.cell(row=1, column=columns_to_extract.index(col_idx) + 1, value=source_sheet.cell(row=1, column=col_idx).value)
|
||||
|
||||
# Copy data
|
||||
for row_idx, row in enumerate(source_sheet.iter_rows(min_row=2), start=2):
|
||||
for col_idx in columns_to_extract:
|
||||
new_sheet.cell(row=row_idx, column=columns_to_extract.index(col_idx) + 1, value=source_sheet.cell(row=row_idx, column=col_idx).value)
|
||||
|
||||
# Save the new workbook
|
||||
new_wb.save(new_filename)
|
||||
print(f"Extracted columns saved to {new_filename}")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# # 示例数据
|
||||
# data = [
|
||||
# [
|
||||
|
|
|
|||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 134 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 102 KiB |
|
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
# 读取Excel文件
|
||||
df = pd.read_excel('pingcap_pipeline.xlsx')
|
||||
|
||||
# 按照"客户分类"列分组，并计算ACV列的和
|
||||
acv_name = '预估 ACV'
|
||||
grouped_df = df.groupby('负责人所属行业')[acv_name].sum().astype(int).reset_index()
|
||||
grouped_df = grouped_df.sort_values(by=acv_name, ascending=False)
|
||||
grouped_df[acv_name] = grouped_df[acv_name].apply(lambda x: '{:,}'.format(x))
|
||||
|
||||
|
||||
# 打印结果
|
||||
print(grouped_df)
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,62 @@
|
|||
import pandas as pd
|
||||
from AgentProxy import AgentProxy
|
||||
|
||||
# Here you need to replace the API Key and API Secret with your，I provide a test key and secret here
|
||||
api_key = '25bda2c39c0f8ca0'
|
||||
api_secret = 'e0008b9b9727cb8ceea5a132dbe62495'
|
||||
assistant_id = "66bb09a84673b57506fe7bbd"
|
||||
agent = AgentProxy(assistant_id, api_key, api_secret)
|
||||
|
||||
# Prospecting
|
||||
# Evaluation
|
||||
# Qualification
|
||||
# Bidding / Negotiating
|
||||
# Contract Review
|
||||
# Closed Won
|
||||
# Cancel
|
||||
# Closed Lost
|
||||
sales_stages = ["Prospecting", "Evaluation", "Qualification", "Bidding / Negotiating", "Contract Review", "Closed Won", "Cancel", "Closed Lost"]
|
||||
|
||||
prompt = "某公司销售阶段分为如下几个定义，你能告诉我什么信息 "+ str(sales_stages)
|
||||
print(prompt)
|
||||
# print(agent.send_message(prompt))
|
||||
|
||||
sales_stage_definition = '''
|
||||
|
||||
1. **Prospecting（潜在客户开发）**：这一阶段涉及识别和开发潜在客户。销售人员通过各种渠道（如电话、电子邮件、社交媒体等）寻找潜在买家。
|
||||
|
||||
2. **Evaluation（评估）**：在评估阶段，销售团队会评估潜在客户的需求，确定他们是否与公司的产品或服务相匹配。同时，潜在客户也在评估不同的供应商。
|
||||
|
||||
3. **Qualification（资格认定）**：这一阶段的目标是确定潜在客户是否具有成为合格销售机会的潜力。这通常涉及对客户的预算、需求、决策过程和时间线等进行评估。
|
||||
|
||||
4. **Bidding / Negotiating（投标/谈判）**：在这个阶段，销售人员会向客户提交正式的报价或提案，并进行必要的谈判，以达成最终的销售协议。
|
||||
|
||||
5. **Contract Review（合同审查）**：一旦谈判完成，双方将审查合同条款，确保所有细节都得到妥善处理，并准备好签署。
|
||||
|
||||
6. **Closed Won（成功关闭）**：这是销售流程的最终目标，表示交易已经成功完成，客户已经购买了产品或服务。
|
||||
|
||||
7. **Cancel（取消）**：在某些情况下，交易可能会在过程的任何阶段取消。这可能是因为客户改变了主意，或者发现产品或服务不再符合他们的需求。
|
||||
|
||||
8. **Closed Lost（失败关闭）**：如果销售机会没有成功，它将被标记为“失败关闭”。这可能是因为竞争、价格问题或客户需求的改变等原因。'''
|
||||
|
||||
# Read the Excel file
|
||||
df = pd.read_excel('output_top20.xlsx')
|
||||
|
||||
# Iterate over each row in the DataFrame
|
||||
for index, row in df.iterrows():
|
||||
# Extract the information from the column "当前详细状态及Close节奏"
|
||||
try:
|
||||
detailed_status = row['当前详细状态及Close节奏']
|
||||
print(f"Processing row {index}")
|
||||
detailed_current_stage = row['Sales stage']
|
||||
prompt = f"某公司当前销售定义为 {sales_stage_definition}, 当前销售阶段为 {detailed_current_stage}, 销售人员填写的销售动作日志为: {detailed_status} , 请分析当前销售阶段以及销售动作日志，判断其销售动作是否支持将销售阶段转化到当前阶段{detailed_current_stage}，给出判断结果及销售阶段分析报告"
|
||||
analysis_result = agent.send_message(prompt)
|
||||
print(analysis_result)
|
||||
df.at[index, '分析结果'] = analysis_result # Directly update the DataFrame
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error processing row {index}: {e}")
|
||||
df.at[index, '分析结果'] = f"Error: {e}" # Log the error in the DataFrame
|
||||
|
||||
|
||||
df.to_excel('analysis_result.xlsx', index=False)
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,90 @@
|
|||
1. sub-industry
|
||||
银行: 175,888,600
|
||||
保险: 39,237,140
|
||||
证券基金: 24,932,850
|
||||
运营商: 19,638,040
|
||||
互联网+: 16,770,820
|
||||
制造/汽车: 15,018,440
|
||||
零售: 14,976,950
|
||||
公共事业: 12,798,200
|
||||
物流/交通: 10,177,670
|
||||
互金: 8,386,816
|
||||
能源电力: 3,905,335
|
||||
其他: 3,853,000
|
||||
媒体/文娱: 1,019,133
|
||||
教育/科研: 792,000
|
||||
ISV: 46,400
|
||||
|
||||
2. industry
|
||||
金融: 241,891,400.00
|
||||
新经济: 62,392,410.00
|
||||
其他: 31,256,490.00
|
||||
其他: 公共事业: 1,012,747.00
|
||||
其他: 政府: 683,402.30
|
||||
其他: 医疗: 395,475.20
|
||||
其他: 运营商: 351,900.00
|
||||
其他: 公共事业部: 283,200.00
|
||||
|
||||
pipeline:
|
||||
36 银行 435,192,472
|
||||
34 证券基金 96,413,873
|
||||
5 公共事业 76,163,399
|
||||
4 保险 73,039,728
|
||||
33 能源电力 65,098,557
|
||||
28 物流/交通 54,499,388
|
||||
24 制造/汽车 45,458,488
|
||||
35 运营商 41,493,666
|
||||
37 零售 35,260,799
|
||||
2 互联网+ 33,295,017
|
||||
6 其他 25,413,146
|
||||
3 互金 24,768,317
|
||||
1 ISV 8,490,800
|
||||
16 其他: 国央企 4,866,700
|
||||
25 媒体/文娱 3,066,800
|
||||
31 石油 2,540,000
|
||||
15 其他: 国企 2,402,000
|
||||
21 其他: 资产管理 1,000,000
|
||||
17 其他: 政府 990,000
|
||||
18 其他: 服务 980,000
|
||||
14 其他: 医疗 700,000
|
||||
7 其他: 云服务 610,000
|
||||
9 其他: 央企招商局 500,000
|
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12 其他: 农业 450,000
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22 其他: 金融租赁 300,000
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10 其他: 教育 300,000
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20 其他: 融资担保 200,000
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23 其他: 高科技 153,891
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8 其他: 公共卫生 150,000
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13 其他: 农林牧渔 100,000
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27 教育/科研 0
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29 物流/交通/出行 0
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30 电信/网络/云服务商 0
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26 媒体/视频/文娱 0
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32 社交/门户/在线服务 0
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19 其他: 消费金融公司 0
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11 其他: 游戏 0
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38 零售/电商/消费品 0
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负责人所属行业 预估 ACV
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0 中小行 363,526,931
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3 新经济 229,650,249
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1 大行 179,490,830
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6 证券 98,536,868
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2 政府 52,675,168
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5 能源 50,749,255
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7 运营商 34,007,166
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4 渠道 8,706,121
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销售分布情况：
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高价值单子（ACV500万以上）：虽然金额占比19%，但单子个数仅占1.1%，这表明大部分销售额来自于少数几个大客户。这种集中度可能带来风险，因为如果这些大客户流失，将对总体销售额产生重大影响。
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中等价值单子（ACV500-100万）：金额和单子个数占比分别为47.2%和16%，这部分是销售的主力军，显示了较好的分散性。
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低价值单子（ACV100-50万和50万以下）：虽然单子个数占比较大（分别为15.3%和67.6%），但金额占比相对较小（分别为15.4%和18.4%）。这表明许多销售活动集中在低价值单子上，可能影响整体销售额的提升。
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销售任务完成可能性：
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每位销售人员的任务ACV为500-600万。根据目前的数据分布，如果高价值单子能够保持稳定，同时中等价值单子数量和质量有所提升，完成任务的可能性是存在的。
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但是，如果过度依赖少数几个大客户，或者低价值单子占比过高，可能会影响整体销售任务的完成。
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潜在问题：
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客户集中度：高价值单子的客户可能过于集中，需要分散风险。
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销售策略：可能需要调整销售策略，增加中等价值单子的数量和质量，以提高销售额。
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资源分配：销售人员可能需要更有效地分配资源，更多地关注潜在的高价值客户，同时维持和提升中等价值客户的关系。
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综上所述，虽然存在一些问题和挑战，但通过适当的策略调整和资源优化，完成销售任务是有希望的。建议重点关注客户多样性和销售策略的优化。
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Binary file not shown.
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@ -0,0 +1,52 @@
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|||
from authentication import get_access_token
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||||
import requests
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def upload_file(file_path, token, assistant_id):
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url = f"{base_url}/file_upload"
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# Check if the file exists
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try:
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file = open(file_path, 'rb')
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except FileNotFoundError:
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return {"error": "File not found", "file_path": file_path}
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||||
try:
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# Dynamically get the file name from the file path
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||||
file_name = file_path.split('/')[-1]
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||||
files = {'file': (file_name, file)}
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||||
headers = {
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||||
"Authorization": f"Bearer {token}"
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||||
}
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||||
data = {
|
||||
"assistant_id": assistant_id
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||||
}
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||||
print("Request Headers:", headers)
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||||
print("Request Data:", data)
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||||
print("File Path:", file_path)
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||||
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||||
response = requests.post(url, files=files, headers=headers)
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||||
print("Response Status Code:", response.status_code)
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||||
print("Response JSON:", response.json())
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||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
return response.json()
|
||||
else:
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||||
return {"error": "File upload failed", "status_code": response.status_code, "response": response.json()}
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||||
except requests.RequestException as e:
|
||||
return {"error": "Request failed", "details": str(e)}
|
||||
finally:
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||||
file.close()
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||||
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||||
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||||
api_key = '25bda2c39c0f8ca0'
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||||
api_secret = 'e0008b9b9727cb8ceea5a132dbe62495'
|
||||
token = get_access_token(api_key, api_secret)
|
||||
print(token)
|
||||
assistant_id = "66b46e7d1c146ed6a5220d7a"
|
||||
base_url = "https://chatglm.cn/chatglm/assistant-api/v1"
|
||||
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||||
upload_file_path = "/Users/tigeren/Dev/digisky/market_assistant/pingcap.xlsx"
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||||
upload_file_response = upload_file(upload_file_path, token, assistant_id)
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print(upload_file_response)
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@ -0,0 +1,13 @@
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|||
import requests
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||||
def get_access_token(api_key, api_secret):
|
||||
url = "https://chatglm.cn/chatglm/assistant-api/v1/get_token"
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||||
data = {
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||||
"api_key": api_key,
|
||||
"api_secret": api_secret
|
||||
}
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||||
|
||||
response = requests.post(url, json=data)
|
||||
token_info = response.json()
|
||||
print(token_info)
|
||||
return token_info['result']['access_token']
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||||
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@ -0,0 +1,17 @@
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|||
import pandas as pd
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# 读取Excel文件
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df = pd.read_excel('pingcap_pipeline.xlsx')
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# 计算“当前详细状态及Close节奏”列的字数
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df['字数'] = df['当前详细状态及Close节奏'].apply(lambda x: len(str(x)))
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# 按字数排序并取TOP20
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top20_df = df.sort_values(by='字数', ascending=False).head(20)
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||||
# 删除添加的字数列
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||||
top20_df = top20_df.drop(columns=['字数'])
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||||
# 输出到新的Excel文件
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||||
top20_df.to_excel('output_top20.xlsx', index=False)
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||||
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 127 KiB |
Binary file not shown.
File diff suppressed because one or more lines are too long
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
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