2025智慧园区-AI服务开发指南_40页_1mb

报告摘要

智慧园区AI服务开发指南总结

核心内容

本文档介绍了华为智慧园区AI服务 CampusMate 的开发和集成方式，以及 ModelEngine 的功能与使用方法。CampusMate 是 eCampusCore 的一部分，专注于园区场景的智能化服务，如意图识别、数据查询、知识问答、设备控制和服务调用等。ModelEngine 提供了从数据处理、知识生成到模型部署的全流程工具链，支持开发者快速构建 AI 应用。

主要观点

CampusMate 是一个面向园区场景的智能服务系统，旨在打造园区的数字大脑，提升智能运营、管理效率和用户体验。
ModelEngine 提供了完整的 AI 训推工具链，支持数据使能、模型使能和应用使能，帮助缩短从数据到 AI 应用的开发周期。
文档提供了三种集成场景，分别适用于不同的开发需求和能力水平：
- 直接调用园区一体机中预置的大模型（如 DeepSeek）。
- 基于自有 Agent 框架调用或编排 CampusMate 提供的 Agent。
- 完全基于园区一体机 AI 全栈开发智能应用。

关键信息

1. 园区智能服务（CampusMate）

功能：
- 意图识别 Agent：解析用户意图并进行智能路由。
- 数据主题 Agent：提供自然语言查询园区数据的能力。
- 知识问答 Agent：结合企业私域知识库进行智能问答。
- 设备控制 Agent：支持自然语言指令控制园区设备。
- 服务调用 Agent：实现自然语言对话转工单及三方系统交互。
架构：
- 南向依赖 ModelEngine，包括模型使能、数据使能和应用使能。
- 北向提供 API 接口，支持与 PC 端、移动 APP 等智慧应用交互。
集成方式：
- 场景一：通过 API 直接访问一体机中预置的大模型（如 DeepSeek）。
- 场景二：基于自有 Agent 框架调用或编排 CampusMate 的 Agent。
- 场景三：基于园区一体机 AI 全栈开发智能应用，使用 ModelEngine 和 CampusMate 能力完成知识库创建、模型部署及业务编排。

2. ModelEngine

功能：
- 提供从数据处理、知识生成、模型微调、部署到 RAG 应用开发的全流程工具链。
- 支持数据使能、模型使能和应用使能，帮助开发者快速构建高准确率的 AI 应用。
三大能力：
- 数据使能：支持文本、图像、文档等数据处理，为大模型训练提供语料和知识。
- 模型使能：提供模型微调和推理工具，降低模型开发门槛。
- 应用使能：提供一站式开发、调试和部署能力，便于构建智能应用。

3. API 接口

chat：
- 实现文本/流式推理处理。
- 接口路径：/open/rsder/v1-chat/completions。
- 支持 POST 方法，请求头包括 Content-Type 和 Authorization。
- 请求体包含 model、messages 和 stream 参数。
completeChat：
- 支持流式输出，适用于知识问答、园区数据查询、安防报告生成、告警监控等功能。
- 接口路径：/mate-service/v1/chat/completions。
- 请求参数包括 chatId、userId、chatMode、scenario 和 contents。
completeChatSync：
- 支持非流式输出，一次性返回全量结果。
- 接口路径：/mate-service/v1/chat/completions/sync。
- 请求参数与 completeChat 类似，但使用 chatMode 为 chatbots 或 agent。

4. 集成示例

场景一：访问 DeepSeek 示例

接口路径：/open/rsder/v1-chat/completions。

示例请求：

{
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "xx公司价值观是什么"
    }
  ],
  "stream": false
}

示例响应：

{
  "id": "endpoint_common_726",
  "object": "chat Completion",
  "created": 1741610425,
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "嗯，我现在要了解一下xx公司的价值观，xxxx"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

场景二：会议预定开发示例

前提条件：应用已部署，预置了会议交互节点。
接口路径：/mate-service/v1/chat/completions/sync。

示例请求：

{
  "chatId": "93de2c111584646f5b20be764d012c927592af2cab4afdab",
  "UserID": "defaultUserID",
  "chatMode": "chat.Bot",
  "scenario": "skill",
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "contentType": "text",
      "content": "请帮忙预定3月8日下午2点的会议室"
    }
  ]
}

示例响应：

{
  "resCode": "0",
  "resMsg": "success",
  "result": {
    "chatId": "93de2c111584646f5b20be764d012c927592af2cab4afdab",
    "UserID": "defaultUserID",
    "chatMode": "chat.Bot",
    "scenario": "skill",
    "contents": [
      {
        "role": "system",
        "contentType": "skill",
        "content": "会议室预定成功。"
      }
    ]
  }
}

场景三：基于 ModelEngine 开发智能应用

步骤：
1. 制作自定义插件，用于调用 CampusMate API。
2. 在 ModelEngine 上部署插件。
3. 编排工作流，调用插件功能。
4. 测试应用，验证知识问答结果。

插件开发示例：

from typing import Any, Optional
import requests
import random
from fitframework apidecorators import fitable

@fitable("generic_id-multiplier", "fitable_id-multiplier")
def multiplier(question: str, host: str, port: int, x_hw_id: str, x_hw_appkey: str, chat_mode: str, scenario: str, content_type: str):
    url = f"https://{host}:{port}/mate-service/v1/chat/completions/sync"
    headers = {
        "X-HW-ID": x_hw_id,
        "X-HW-APPKEY": x_hw_appkey,
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "UserID": "defaultUserId",
        "chatId": random.randint(1, 10000000),
        "contents": [
            {
                "role": "user",
                "contentType": content_type,
                "content": question
            }
        ],
        "chatMode": chat_mode,
        "scenario": scenario
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, verify=False)
    return extract_content(response.json())

def extract_content(response_data: dict) -> Optional[str]:
    if response_data.get("resCode") != "0" or response_data.get("resMsg") != "success":
        return response_data.get("resMsg")
    result = response_data.get("result", {})
    contents = result.get("contents", [])
    return contents[0].get("content") if contents else None

5. 子系统 ID 和密钥获取

操作步骤：
1. 登录平台 Portal。
2. 选择“平台服务 $>$ 联接 $>$ 子系统接入”。
3. 进入“子系统管理 $>$ 子系统”页面。
4. 找到对应子系统，获取子系统 ID。
5. 单击“密钥”并下载请求密钥的 txt 文件。

6. 注意事项

文档内容可能随产品版本更新而变化，建议定期查阅最新版本。
文档内容仅作为使用指导，不构成任何明示或暗示的担保。
漏洞处理流程请参见：https://www.huawei.com/cn/psirt/vul-response-process
企业客户可访问：https://securitybulletin.huawei.com/enterprise/cn/security-advisory 获取漏洞信息。

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