结合RPA和AI的服务接口的配置方法及装置与流程

结合rpa和ai的服务接口的配置方法及装置
技术领域
1.本技术涉及机器人流程自动化(robotic process automation，rpa)、人工智能(artificial intelligence，ai)技术领域，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。


背景技术：

2.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。
3.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。
4.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。
5.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。


技术实现要素：

6.本技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。
7.为此，本技术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。
8.本技术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。
9.本技术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。
10.本技术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。
11.本技术的第五个目的在于提出一种电子设备。
12.本技术的第六个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
13.为达到上述目的，本技术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。
14.根据本技术实施例的结合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。
15.另外，根据本技术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：
16.在本技术的一个实施例中，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。
17.在本技术的一个实施例中，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。
18.在本技术的一个实施例中，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。
19.在本技术的一个实施例中，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。
20.在本技术的一个实施例中，所述配置信息包括基于graphql查询语言的schema文件和解析器resolver。
21.在本技术的一个实施例中，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。
22.在本技术的一个实施例中，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。
23.为达到上述目的，本技术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。
24.根据本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法，获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言之后，可对graphql查询语言进行转换，获取ai服务接口的解析器resolver，基于解析器，调用ai服务接口。由此，可自动将ai服务接口转换为基于graphql查询语言的前端操作接口，以实现ai服务接口与低代码平台之间的对接，提高了ai服务接口的开发效率。
25.为达到上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种结合rpa和ai的服务接口的配置装置，包括：获取模块，用于获取待配置的ai服务接口的ai服务需求；拆分模块，用于对所述ai服务需求进行拆分，生成单类别的多个子ai服务需求；识别模块，用于识别所述子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；配置模块，用于基于每个所述子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。
26.本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置，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。
27.另外，根据本技术上述实施例提出的结合rpa和ai的服务接口的配置装置还可以具有如下附加的技术特征：
28.在本技术的一个实施例中，所述配置模块，还用于：获取所述子ai服务接口的第一配置信息；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；基于所述第二配置信息，配置所述ai服务接口。
29.在本技术的一个实施例中，所述配置模块，还用于：识别所述关联关系为并联关系的第一子ai服务接口；获取所述ai服务接口的多个字段；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。
30.在本技术的一个实施例中，所述配置模块，还用于：识别所述关联关系为串联关系的第二子ai服务接口；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；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；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。
31.在本技术的一个实施例中，所述配置模块，还用于：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，获取所述ai服务接口的多个字段；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，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；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；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。
32.在本技术的一个实施例中，所述配置信息包括基于graphql查询语言的schema文件和解析器resolver。
33.在本技术的一个实施例中，所述拆分模块，还用于：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；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。
34.在本技术的一个实施例中，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。
35.为达到上述目的，本技术第四方面实施例提出了一种结合rpa和ai的服务接口的调用装置，包括：获取模块，用于获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言；转换模块，用于对所述graphql查询语言进行转换，获取所述ai服务接口的解析器resolver；调用模块，用于基于所述解析器，调用所述ai服务接口。
36.本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置，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。
37.为达到上述目的，本技术第五方面实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本技术第一方面实施例所述的结合rpa和ai的服务接口的配置方法，或者执行如本技术第二方面实施例所述的结合rpa和ai的服务接口的调用方法。
38.本技术实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的指令，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。
39.为达到上述目的，本技术第六方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本技术第一方面实施例所述的结合rpa和ai的服务接口的配置方法，或者实现如本技术第二方面实施例所述的结合rpa和ai的服务接口的调用方法。
40.本技术实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，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。
附图说明
41.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
42.图1为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法的流程示意图；
43.图2为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法中配置ai服务接口的流程示意图；
44.图3为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法中生成ai服务接口的第二配置信息的流程示意图；
45.图4为根据本技术另一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法中生成ai服务接口的第二配置信息的流程示意图；
46.图5为根据本技术另一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法中生成ai服务接口的第二配置信息的流程示意图；
47.图6为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法的流程示意图；
48.图7为根据本技术一个实施例的ai服务系统的框图；
49.图8为相关技术中ai服务系统的框图；
50.图9为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置的框图；
51.图10为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置的框图；
52.图11为根据本技术一个实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
53.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
54.为了便于理解，首先介绍本技术涉及的术语。
55.在本技术的描述中，术语“多个”指两个或两个以上。
56.在本技术的描述中，术语“ai服务接口”指待配置的ai服务接口。
57.在本技术的描述中，术语“ai服务需求”指待配置的ai服务接口对应的ai服务需求和/或ai能力，对应的服务类别为多个，比如，ai服务需求包括但不限于自然语言处理(natural language processing，nlp)、光学字符识别(optical character recognition，ocr)、语音合成、语音识别、图像标注等。
58.在本技术的描述中，术语“子ai服务需求”指ai服务需求拆分后的子ai服务需求，对应的服务类别为一个。
59.在本技术的描述中，术语“子ai服务接口”指子ai服务需求对应的子ai服务接口。
60.在本技术的描述中，术语“关联关系”指子ai服务需求之间的关联关系，包括并联关系和/或串联关系。
61.在本技术的描述中，术语“配置信息”指用于配置服务接口的配置信息，包括第一配置信息和第二配置信息，第一配置信息指的是用于配置子ai服务接口的配置信息，第二配置信息指的是用于配置ai服务接口的配置信息。
62.在本技术的描述中，术语“调用时间”指子ai服务接口的调用时间。关联关系为并联关系的子ai服务接口的调用时间相同，关联关系为串联关系的子ai服务接口的调用时间不同。
63.在本技术的描述中，术语“graphql查询语言”指针对图状数据graph进行查询性能较好的查询语言query language。
64.在本技术的描述中，术语“schema文件”指用于定义服务接口支持的操作的文件，包括输入的参数和返回的字段。
65.在本技术的描述中，术语“解析器resolver”指用于获取schema文件中的每个返回的字段的解析器，包括解析器函数。
66.在本技术的描述中，术语“低代码平台”指无需编码或通过少量代码就可快速生成应用程序的开发平台，通过可视化进行应用程序开发的方法，使开发人员可通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和应用程序。
67.下面结合附图来描述本技术实施例的ai服务接口的配置方法、调用方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
68.图1为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法的流程示意图。
69.如图1所示，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法，包括：
70.s101，rpa系统获取待配置的ai服务接口的ai服务需求。
71.需要说明的是，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法的执行主体可为机器人流程自动化(robotic process automation，rpa)系统，还可为本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置，上述rpa系统和/或结合rpa和ai的服务接口的配置装置可以配置在任意电子设备中，以执行本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置方法。可选的，上述rpa系统可包括rpa机器人。
72.本技术的实施例中，rpa系统可获取待配置的人工智能(artificial intelligence，ai)服务接口的ai服务需求。
73.需要说明的是，ai服务接口指的是用于连接ai服务端的接口，其中，ai服务端包括但不限于ai算法、模型等。
74.需要说明的是，ai服务需求的服务类别为多个，对ai服务需求的服务类别不做过多限定，比如，ai服务需求包括但不限于自然语言处理(natural language processing，nlp)、光学字符识别(optical character recognition，ocr)、语音合成、语音识别、图像标注等。
75.在一种实施方式中，获取待配置的ai服务接口的ai服务需求，可包括rpa系统接收用户的配置请求，配置请求中携带待配置的ai服务接口的ai服务需求。比如，用户可在低代码平台上发布配置请求，相应的，rpa系统可接收用户的配置请求，从配置请求中提取出待配置的ai服务接口的ai服务需求。
76.在一种实施方式中，rpa系统可打开低代码平台，使用预设账号登录低代码平台，从低代码平台上的待配置列表中获取待配置的ai服务接口的ai服务需求。其中，预设账号为rpa系统登录低代码平台的登录账号，可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。由此，该方法中rpa系统可自动打开并登录低代码平台，并自动从低代码平台的待配置列表中获取待配置的ai服务接口的ai服务需求，可实现ai服务需求的自动获取。
77.s102，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。
78.本技术的实施例中，rpa系统可对ai服务需求进行拆分，生成单类别的多个子ai服务需求，即拆分后的每个子ai服务需求的服务类别为1个。
79.例如，待配置的ai服务接口a的ai服务需求包括文字识别和表格识别，可将上述ai服务需求进行拆分，生成的子ai服务需求包括文字识别和表格识别。
80.例如，待配置的ai服务接口b的ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理，可将上述ai服务需求进行拆分，生成的子ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理。
81.例如，待配置的ai服务接口c的ai服务需求包括语音识别和语音交互，可将上述ai服务需求进行拆分，生成的子ai服务需求包括语音识别和语音交互。
82.在一种实施方式中，对ai服务需求进行拆分，生成单类别的多个子ai服务需求，可包括rpa系统基于nlp识别ai服务需求所涉及的多个单类别，rpa系统针对识别到的任一单类别，从ai服务需求中提取出任一单类别的子ai服务需求。由此，rpa系统可基于nlp实现ai服务需求的自动拆分。
83.比如，待配置的ai服务接口i的ai服务需求为智能文档处理，文档中包括图片，图片携带有文字和表格，rpa系统可基于nlp识别上述ai服务需求所涉及的多个单类别，识别到的多个单类别包括文字识别和表格识别，并针对识别到的文字识别，从上述ai服务需求中提取出文字识别的子ai服务需求，针对识别到的表格识别，从上述ai服务需求中提取出表格识别的子ai服务需求。
84.s103，rpa系统识别子ai服务需求之间的关联关系，其中，关联关系包括并联关系和/或串联关系。
85.本技术的实施例中，子ai服务需求之间具有关联关系，其中，关联关系包括并联关系和/或串联关系。
86.在一种实施方式中，子ai服务需求之间的关联关系仅包括并联关系。例如，子ai服务需求包括文字识别和表格识别，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系。
87.在一种实施方式中，子ai服务需求之间的关联关系仅包括串联关系。例如，子ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理，光学字符识别和自然语言处理之间的关联关系为串联关系，光学字符识别的处理时间早于自然语言处理的处理时间。
88.在一种实施方式中，子ai服务需求之间的关联关系包括并联关系和串联关系。例如，子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串
联关系，且自然语言处理的处理时间晚于文字识别、表格识别的处理时间。
89.在一种实施方式中，可预先建立子ai服务需求和关联关系之间的映射关系或者映射表，在获取到子ai服务需求之后，查询映射关系或者映射表，能够获取到对应的关联关系。应说明的是，上述映射关系或者映射表均可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。
90.s104，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。
91.在一种实施方式中，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，可包括rpa系统基于子ai服务需求之间的关联关系，构建子ai服务接口之间的关联关系，上述关联关系用于配置ai服务接口。
92.例如，待配置的ai服务接口a的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别和表格识别，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，文字识别和表格识别对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e，rpa系统可构建子ai服务接口d、e之间的并联关系，以配置ai服务接口a。
93.例如，待配置的ai服务接口b的ai服务需求对应的子ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理，光学字符识别和自然语言处理之间的关联关系为串联关系，光学字符识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口f、g，rpa系统可构建子ai服务接口f、g之间的串联关系，以配置ai服务接口b。
94.例如，待配置的ai服务接口h的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串联关系，文字识别、表格识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e、g，rpa系统可构建子ai服务接口d、e之间的并联关系，构建子ai服务接口d、g之间的串联关系，以及构建子ai服务接口e、g之间的串联关系，以配置ai服务接口h。
95.综上，根据本技术实施例的ai服务接口的配置方法，rpa系统能够将待配置的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，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。
96.在上述任一实施例的基础上，如图2所示，步骤s103中基于每个子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，可包括：
97.s201，rpa系统获取子ai服务接口的第一配置信息。
98.本技术的实施例中，rpa系统可获取子ai服务接口的第一配置信息。应说明的是，第一配置信息指的是用于配置子ai服务接口的配置信息，对配置信息的类别不做过多限定，比如，配置信息可包括基于graphql查询语言的schema文件、解析器resolver。
99.在一种实施方式中，rpa系统可预先建立子ai服务接口和第一配置信息之间的映射关系或者映射表，在获取到子ai服务接口之后，查询映射关系或者映射表，能够获取到对应的第一配置信息。应说明的是，上述映射关系或者映射表均可根据实际情况进行设置，这
里不做过多限定。
100.s202，rpa系统基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息。
101.在一种实施方式中，基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息，可包括rpa系统将每个子服务接口的第一配置信息按照关联关系进行组合，生成ai服务接口的第二配置信息。
102.例如，rpa系统可将关联关系为并联关系的子服务接口的第一配置信息按照并联关系进行组合，和/或将关联关系为串联关系的子服务接口的第一配置信息按照串联关系进行组合，生成ai服务接口的第二配置信息。
103.比如，待配置的ai服务接口h的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串联关系，文字识别、表格识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e、g，rpa系统可将子ai服务接口d、e的第一配置信息按照并联关系进行组合，将子ai服务接口d、g的第一配置信息按照串联关系进行组合，以及将子ai服务接口e、g的第一配置信息按照串联关系进行组合，生成ai服务接口h的第二配置信息。
104.s203，rpa系统基于第二配置信息，配置ai服务接口。
105.在一种实施方式中，基于第二配置信息，配置ai服务接口，可包括rpa系统将第二配置信息存储至低代码平台中的目标存储空间中，目标存储空间用于存储ai服务接口的配置信息。应说明的是，对目标存储空间不做过多限定，
106.在一种实施方式中，rpa系统还可生成ai服务接口的前端操作接口。应说明的是，前端操作接口指的是用于响应用户操作的接口，对前端操作接口的类别不做过多限定，比如，前端操作接口包括但不限于基于查询语言的前端操作接口，比如基于graphql的前端操作接口。
107.由此，该方法中rpa系统可基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息，并基于第二配置信息，配置ai服务接口，可实现ai服务接口的自动配置。
108.在上述任一实施例的基础上，如图3所示，步骤s202中基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息，可包括：
109.s301，rpa系统识别关联关系为并联关系的第一子ai服务接口。
110.例如，待配置的ai服务接口a的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别和表格识别，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，文字识别和表格识别对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e，rpa系统识别关联关系为并联关系的第一子ai服务接口包括子ai服务接口d、e。
111.s302，rpa系统获取ai服务接口的多个字段。
112.本技术的实施例中，可获取待配置的ai服务接口的多个字段。应说明的是，字段指的是ai服务接口反馈的字段，对字段不做过多限定。比如，字段包括但不限于姓名、地址、名称、标题、简介、大纲等。
113.s303，rpa系统构建第一子ai服务接口的第一配置信息与字段之间的映射关系，基
于映射关系生成第二配置信息。
114.在一种实施方式中，rpa系统可构建第一子ai服务接口的数据取出data fetcher配置信息与schema文件中的字段之间的映射关系，基于映射关系生成第二配置信息。应说明的是，数据取出配置信息用于定义取数据的接口。
115.比如，待配置的ai服务接口a的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别和表格识别，文字识别和表格识别对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e，识别关联关系为并联关系的第一子ai服务接口包括子ai服务接口d、e，ai服务接口a的schema文件中的字段包括名称、标题、简介、表格行数、表格列数，rpa系统可构建子ai服务接口d的数据取出配置信息与名称、标题、简介之间的映射关系，以及构建子ai服务接口e的数据取出配置信息与表格行数、表格列数之间的映射关系，基于映射关系生成ai服务接口a的第二配置信息。
116.在一种实施方式中，rpa系统可构建第一子服务接口的解析器resolver与schema文件中的字段之间的映射关系，基于映射关系生成第二配置信息。应说明的是，构建解析器与字段之间的映射关系的相关内容，可参见上述实施例，这里不再赘述。
117.由此，该方法中rpa系统针对关联关系为并联关系的第一子ai服务接口，可获取ai服务接口的多个字段，构建第一子ai服务接口的第一配置信息与字段之间的映射关系，基于映射关系生成第二配置信息，可实现多个第一子ai服务接口的并联调用。
118.在上述任一实施例的基础上，如图4所示，步骤s202中基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息，可包括：
119.s401，rpa系统识别关联关系为串联关系的第二子ai服务接口。
120.例如，待配置的ai服务接口b的ai服务需求对应的子ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理，光学字符识别和自然语言处理之间的关联关系为串联关系，光学字符识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口f、g，rpa系统识别关联关系为串联关系的第二子ai服务接口包括子ai服务接口f、g。
121.s402，rpa系统将第二子ai服务接口对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成第二子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序。
122.可以理解的是，不同的第二子ai服务接口对应的子ai服务需求的调用时间不同。比如，识别关联关系为串联关系的第二子ai服务接口包括子ai服务接口f、g，子ai服务接口f对应的子ai服务需求(光学字符识别)的调用时间早于子ai服务接口g对应的子ai服务需求(自然语言处理)的调用时间。
123.本技术的实施例中，rpa系统可将第二子ai服务接口对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，，生成第二子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序，即调用时间早的子ai服务需求的排序靠前，调用时间晚的子ai服务需求的排序靠后。比如，识别关联关系为串联关系的第二子ai服务接口包括子ai服务接口f、g，子ai服务接口f对应的子ai服务需求(光学字符识别)的调用时间早于子ai服务接口g对应的子ai服务需求(自然语言处理)的调用时间，则第二子ai服务接口f、g对应的子ai服务需求的第一排序为光学字符识别、自然语言处理。
124.s403，rpa系统基于第二子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序，生成第二子ai服务接口的第一配置信息的第二排序。
125.本技术的实施例中，rpa系统可基于第二子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序，生成第二子ai服务接口的第一配置信息的第二排序，即调用时间早的子ai服务需求对应的第一配置信息的排序靠前，调用时间晚的子ai服务需求对应的第一配置信息的排序靠后。
126.例如，第二子ai服务接口f、g对应的子ai服务需求的第一排序为光学字符识别、自然语言处理，第二子ai服务接口f、g的第一配置信息的第二排序为第二子ai服务接口f的第一配置信息、第二子ai服务接口g的第一配置信息。
127.s404，rpa系统将第二子ai服务接口的第一配置信息按照第二排序进行拼接，生成第二配置信息。
128.在一种实施方式中，rpa系统可将第二子ai服务接口的schema文件按照第二排序进行拼接，生成第二配置信息。
129.在一种实施方式中，rpa系统可将第一schema文件的最后一个字段与第二schema文件的第一个字段进行拼接，其中，第一schema文件、第二schema文件为相邻排序的schema文件，且第一schema文件的排序比第二schema文件的排序靠前。
130.比如，待配置的ai服务接口b的ai服务需求对应的子ai服务需求包括光学字符识别和自然语言处理，光学字符识别和自然语言处理之间的关联关系为串联关系，光学字符识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口f、g，识别关联关系为串联关系的第二子ai服务接口包括子ai服务接口f、g，第二子ai服务接口f、g的schema文件的第二排序为第二子ai服务接口f的schema文件、第二子ai服务接口g的schema文件，rpa系统可将第二子ai服务接口f的schema文件、第二子ai服务接口g的schema文件按照上述第二排序进行拼接，生成ai服务接口b的第二配置信息。比如，rpa系统可将第二子ai服务接口f的schema文件的最后一个字段与第二子ai服务接口g的schema文件的第一个字段进行拼接，，生成ai服务接口b的第二配置信息。
131.由此，该方法中rpa系统针对关联关系为串联关系的第二子ai服务接口，可将第二子ai服务接口对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，得到第一排序，基于第一排序生成第二子ai服务接口的第一配置信息的第二排序，将第二子ai服务接口的第一配置信息按照第二排序进行拼接，生成第二配置信息，可实现多个第二子ai服务接口的串联调用。
132.在上述任一实施例的基础上，如图5所示，步骤s202中基于每个子ai服务接口的第一配置信息和关联关系，生成ai服务接口的第二配置信息，可包括：
133.s501，rpa系统识别关联关系包括并联关系和串联关系的第三子ai服务接口。
134.例如，待配置的ai服务接口h的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串联关系，文字识别、表格识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e、g，rpa系统识别关联关系包括并联关系和串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、e、g，其中，关联关系为并联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、e，关联关系为串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、g，关联关系为串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口e、g。
135.s502，针对关联关系为并联关系的第三子服务接口，rpa系统获取ai服务接口的多
个字段；rpa系统构建第三子ai服务接口的第一配置信息与字段之间的映射关系，基于映射关系生成第一候选配置信息。
136.本技术的实施例中，第二配置信息包括第一候选配置信息。
137.比如，待配置的ai服务接口h的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串联关系，文字识别、表格识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e、g，rpa系统识别关联关系包括并联关系和串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、e、g。
138.其中，关联关系为并联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、e，针对关联关系为并联关系的子ai服务接口d、e，rpa系统可获取ai服务接口h的多个字段，构建子ai服务接口d、e的第一配置信息与字段之间的映射关系，基于映射关系生成第一候选配置信息。
139.需要说明的是，步骤s502的相关内容可参见上述实施例，这里不再赘述。
140.s503，针对关联关系为串联关系的第三子ai服务接口，rpa系统将第三子ai服务接口对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成第三子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序；rpa系统基于第三子ai服务接口对应的子ai服务需求的第一排序，生成第三子ai服务接口的第一配置信息的第二排序；rpa系统将第三子ai服务接口的第一配置信息按照第二排序进行拼接，生成第二候选配置信息。
141.本技术的实施例中，第二配置信息还包括第二候选配置信息。
142.比如，待配置的ai服务接口h的ai服务需求对应的子ai服务需求包括文字识别、表格识别和自然语言处理，其中，文字识别和表格识别之间的关联关系为并联关系，自然语言处理分别与文字识别、表格识别之间的关联关系为串联关系，文字识别、表格识别和自然语言处理对应的子ai服务接口分别为子ai服务接口d、e、g，rpa系统识别关联关系包括并联关系和串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、e、g。
143.其中，关联关系为串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口d、g，关联关系为串联关系的第三子ai服务接口包括子ai服务接口e、g。
144.针对关联关系为串联关系的子ai服务接口d、g，rpa系统可将子ai服务接口d、g对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成子ai服务接口d、g对应的子ai服务需求的第一排序；rpa系统基于子ai服务接口d、g对应的子ai服务需求的第一排序，生成子ai服务接口d、g的第一配置信息的第二排序；将子ai服务接口d、g的第一配置信息按照第二排序进行拼接，生成第二候选配置信息。
145.针对关联关系为串联关系的子ai服务接口e、g，rpa系统可将子ai服务接口e、g对应的子ai服务需求按照调用时间从早到晚进行排序，生成子ai服务接口e、g对应的子ai服务需求的第一排序；rpa系统基于子ai服务接口e、g对应的子ai服务需求的第一排序，生成子ai服务接口e、g的第一配置信息的第二排序；将子ai服务接口e、g的第一配置信息按照第二排序进行拼接，生成第二候选配置信息。
146.需要说明的是，步骤s503的相关内容可参见上述实施例，这里不再赘述。
147.由此，该方法中rpa系统针对关联关系包括并联关系和串联关系的第三子ai服务接口，可基于关联关系为并联关系的第三子ai服务接口的第一配置信息生成第一候选配置信息，基于关联关系为串联关系的第三子ai服务接口的第一配置信息生成第二候选配置信
息，第二配置信息包括第一候选配置信息和第二候选配置信息，可实现多个第三子ai服务接口的并联调用和串联调用。
148.图6为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法的流程示意图。
149.如图6所示，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法，包括：
150.s601，rpa系统获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言。
151.需要说明的是，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法的执行主体可为机器人流程自动化(robotic process automation，rpa)系统，还可为本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置，上述rpa系统和/或结合rpa和ai的服务接口的调用装置可以配置在任意电子设备中，以执行本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用方法。可选的，上述rpa系统可包括rpa机器人。
152.在一种实施方式中，用户可在低代码平台上输入用于调用ai服务接口的graphql查询语言，相应的，rpa系统可获取上述graphql查询语言。
153.s602，rpa系统对graphql查询语言进行转换，获取ai服务接口的解析器resolver。
154.在一种实施方式中，如图7所示，ai服务系统可包括业务底座、自动转换层和低代码平台。其中，业务底座包括多个子ai服务端和多个子ai服务接口，每个子ai服务端对应一个子ai服务接口。rpa系统获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言之后，可将graphql查询语言发送至自动转换层，由自动转换层对graphql查询语言进行转换，获取ai服务接口的解析器，并接收自动转换层反馈的解析器。
155.相关技术中，如图8所示，ai服务系统包括业务底座和低代码平台。为了实现ai服务接口与低代码平台之间的对接，需要进行ai服务接口和低代码平台之间的对接开发。
156.s603，rpa系统基于解析器，调用ai服务接口。
157.在一种实施方式中，如图7所示，rpa系统可基于解析器，调用业务底座上的至少一个子ai服务接口。应说明的是，对调用方式不做过多限定，比如，调用方式包括并联调用和/或串联调用。
158.在一种实施方式中，调用ai服务接口之后，可包括rpa系统基于ai服务接口，建立低代码平台和ai服务端之间的连接。比如，低代码平台可通过ai服务接口接收ai服务端反馈的数据。
159.综上，根据本技术实施例的ai服务接口的调用方法，rpa系统获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言之后，可对graphql查询语言进行转换，获取ai服务接口的解析器resolver，基于解析器，调用ai服务接口。由此，rpa系统可自动将ai服务接口转换为基于graphql查询语言的前端操作接口，以实现ai服务接口与低代码平台之间的对接，提高了ai服务接口的开发效率。
160.图9为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置的框图。
161.如图9所示，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置100，包括：获取模块110、拆分模块120、识别模块130和配置模块140。
162.获取模块110用于获取待配置的ai服务接口的ai服务需求；
163.拆分模块120用于对所述ai服务需求进行拆分，生成单类别的多个子ai服务需求；
164.识别模块130用于识别所述子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；
165.配置模块140用于基于每个所述子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。
166.在本技术的一个实施例中，所述配置模块140还用于：获取所述子ai服务接口的第一配置信息；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；基于所述第二配置信息，配置所述ai服务接口。
167.在本技术的一个实施例中，所述配置模块140还用于：识别所述关联关系为并联关系的第一子ai服务接口；获取所述ai服务接口的多个字段；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。
168.在本技术的一个实施例中，所述配置模块140还用于：识别所述关联关系为串联关系的第二子ai服务接口；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；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；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。
169.在本技术的一个实施例中，所述配置模块140还用于：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，获取所述ai服务接口的多个字段；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，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；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；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。
170.在本技术的一个实施例中，所述配置信息包括基于graphql查询语言的schema文件和解析器resolver。
171.在本技术的一个实施例中，所述拆分模块120还用于：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；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。
172.在本技术的一个实施例中，所述子ai服务需求包括自然语言处理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。
173.需要说明的是，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置中未披露的细节，请参照本技术上述实施例中的ai服务接口的配置方法所披露的细节，这里不再赘述。
174.综上，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的配置装置，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。
175.图10为根据本技术一个实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置的框图。
176.如图10所示，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置200，包括：获取模块210、转换模块220和调用模块230。
177.获取模块210用于获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言；
178.转换模块220用于对所述graphql查询语言进行转换，获取所述ai服务接口的解析器resolver；
179.调用模块230用于基于所述解析器，调用所述ai服务接口。
180.需要说明的是，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置中未披露的细节，请参照本技术上述实施例中的结合rpa和ai的服务接口的调用方法所披露的细节，这里不再赘述。
181.综上，本技术实施例的结合rpa和ai的服务接口的调用装置，获取用于调用ai服务接口的graphql查询语言之后，可对graphql查询语言进行转换，获取ai服务接口的解析器resolver，基于解析器，调用ai服务接口。由此，可自动将ai服务接口转换为基于graphql查询语言的前端操作接口，以实现ai服务接口与低代码平台之间的对接，提高了ai服务接口的开发效率。
182.为了实现上述实施例，如图11所示，本技术还提出一种电子设备300，包括至少一个处理器310；以及与所述至少一个处理器310通信连接的存储器320；其中，所述存储器320存储有可被所述至少一个处理器310执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器310执行，以使所述至少一个处理器310能够执行上述ai服务接口的配置方法，或者执行上述ai服务接口的调用方法。
183.本技术实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的指令，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。
184.为了实现上述实施例，本技术还提出一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述ai服务接口的配置方法，或者实现上述ai服务接口的调用方法。
185.本技术实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，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。
186.在本技术的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的
实施过程构成任何限定。
187.在本技术所提供的实施例中，应理解，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其他信息确定b。
188.另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
189.上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本技术的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
190.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
191.以上对本技术实施例公开的一种ai服务接口的配置方法、训练方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。