README.md

目录

• 简介
• 安装
• 使用
  • API 客户端
  • 数据清洗工具
  • 文件解析工具
  • 模型定义
  • 异步任务
• 贡献
• 许可证

简介

AI Commons 是一个通用工具库，旨在支持企业级 AI 驱动的智能反馈系统的开发。该库包含多种实用工具，如 API 客户端、数据清洗、文件解析、模型定义和异步任务处理。

目录结构

ai-commons/
├── README.md
├── LICENSE
├── setup.py
├── requirements.txt
├── ai_commons/
│   ├── __init__.py
│   ├── file_processing/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── excel_parser.py
│   │   ├── json_validator.py
│   │   └── data_cleaner.py
│   ├── database/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── database_connector.py
│   │   ├── query_executor.py
│   │   └── orm_wrapper.py
│   ├── api_clients/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── openai_client.py
│   │   ├── slack_client.py
│   │   └── webhook_handler.py
│   ├── async_tasks/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── task_scheduler.py
│   │   ├── celery_task_manager.py
│   └── data_processing/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_splitter.py
│   │   ├── tag_aggregator.py
│   │   └── theme_generator.py
│   ├── logging_monitoring/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── logger.py
│   │   ├── metrics_collector.py
│   │   └── error_tracker.py
│   ├── security/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── auth_manager.py
│   │   └── access_control.py
│   ├── data_export/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_exporter.py
│   │   └── report_generator.py
│   ├── config/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config_loader.py
│   │   └── environment_manager.py
│   ├── ui_tools/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── file_uploader.py
│   │   ├── form_validator.py
│   │   └── data_visualizer.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_file_processing.py
    ├── test_database.py
    ├── test_api_clients.py
    ├── test_async_tasks.py
    ├── test_data_processing.py
    ├── test_logging_monitoring.py
    ├── test_security.py
    ├── test_data_export.py
    ├── test_config.py
    └── test_ui_tools.py

安装

pip install -r requirements.txt
python setup.py install

工具模块概述

1. 文件处理工具类：

   • ExcelParser：解析 Excel 文件并转换为 JSON、YAML、XML 等格式。
   • JSONValidator：验证 JSON 数据的结构和内容。
   • DataCleaner：清理和格式化数据。

2. 数据库工具类：

   • DatabaseConnector：处理数据库连接，包括连接池管理。
   • QueryExecutor：执行 SQL 查询和存储过程。
   • ORMWrapper：封装 ORM（如 SQLAlchemy）的基本操作。

3. API 客户端工具类：

   • OpenAIClient：与 OpenAI API 进行交互，进行评分和标签化。
   • SlackClient：与 Slack API 进行交互，收集数据。
   • WebhookHandler：处理 Webhook 回调。

4. 异步任务处理工具类：

   • TaskScheduler：调度和管理异步任务。
   • CeleryTaskManager：管理 Celery 任务队列。

5. 数据处理工具类：

   • DataSplitter：根据用户提供的参数将数据切割成小块。
   • TagAggregator：聚合和合并相似标签。
   • ThemeGenerator：根据标签生成主题。

6. 日志和监控工具类：

   • Logger：统一的日志记录工具。
   • MetricsCollector：收集和报告系统指标。
   • ErrorTracker：跟踪和报告错误。

7. 安全和权限管理工具类：

   • AuthManager：管理用户认证和授权。
   • AccessControl：控制资源访问权限。

8. 数据导出工具类：

   • DataExporter：将处理后的数据导出为各种格式（如 JSON、CSV）。
   • ReportGenerator：生成报告和摘要。

9. 配置管理工具类：

   • ConfigLoader：加载和管理应用配置。
   • EnvironmentManager：处理不同环境（开发、测试、生产）下的配置管理。

10. 用户界面工具类：

    • FileUploader：处理文件上传。
    • FormValidator：验证用户提交的表单数据。
    • DataVisualizer：生成数据可视化图表。

使用

API 客户端

该模块提供与 OpenAI API 的集成，方便调用大语言模型进行数据处理。

示例代码

from ai_commons.api_clients.openai_client import OpenAIClient

client = OpenAIClient(api_key='your_api_key')
response = client.get_response(prompt="Summarize the following feedback...")
print(response)

数据清洗工具

提供数据清洗和预处理功能，包括格式转换、缺失值处理等。

示例代码

from ai_commons.file_processing.data_cleaner import clean_data

data = {"field1": "value1", "field2": None}
cleaned_data = clean_data(data)
print(cleaned_data)

文件解析工具

支持多种文件格式的解析，如 Excel、JSON、YAML 等。

示例代码

from ai_commons.file_processing.excel_parser import parse_excel

data = parse_excel('path/to/file.xlsx')
print(data)

模型定义

定义反馈系统的数据模型，包括用户、问题、反馈、标签等。

示例代码

from ai_commons.models.feedback import Feedback

feedback = Feedback(user_id=1, question_id=1, feedback_text="Great product!", score=4.5)
print(feedback)

异步任务

使用 Celery 实现异步任务处理，提高数据处理性能。

示例代码

from ai_commons.async_tasks.celery_task_manager import process_feedback

task = process_feedback.delay(feedback_data)
print(task.id)

贡献

欢迎对 AI Commons 做出贡献！请阅读 贡献指南 了解详细信息。

许可证

AI Commons 使用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。