用 SAP ABAP 接入国内 AI 产品通用接口技术指南 1、调用AI接口

本文涉及的产品
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
简介: SAP 系统与国内先进的 AI 产品(如百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动云雀模型、华为盘古大模型、豆包、Deepsheek 等)集成通用接口技术指南

一、引言
在当今数字化浪潮下,企业对智能化的需求日益增长。将 SAP 系统与国内先进的 AI 产品(如百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动云雀模型、华为盘古大模型、豆包、Deepsheek 等)集成,能为企业带来更强大的数据分析、智能决策等能力。本文将详细介绍如何使用 SAP ABAP 实现与这些 AI 产品通用接口的接入,帮助企业释放 AI 潜力,提升业务效率。
二、准备工作
2.1 获取 API 凭证
在接入各个 AI 产品之前,需要在相应平台完成注册并申请 API 凭证,包括 API Key、Secret Key 等。这些凭证是调用 API 的关键,务必妥善保管。
2.2 熟悉 API 文档
仔细研读每个 AI 产品的 API 文档,了解请求地址、请求方法(通常为 POST)、请求参数格式、响应格式以及认证方式等重要信息。虽然不同产品有差异,但通用部分可以进行抽象封装。
2.3 确保网络连通性
保证 SAP 系统能够正常访问外网,并且防火墙允许与各 AI 产品的 API 服务器进行通信。
三、通用 ABAP 代码实现
3.1 通用函数组创建
首先创建一个通用的函数组(如 ZAI_API_CALL),用于封装与 AI 产品交互的通用逻辑。
3.2 通用代码示例
abap
FUNCTION zai_api_call.
"---------------------------------------------------------------------- ""本地接口: " IMPORTING
" VALUE(I_API_URL) TYPE STRING " VALUE(I_API_KEY) TYPE STRING
" VALUE(I_REQUEST_BODY) TYPE STRING " EXPORTING
" VALUE(E_RESPONSE) TYPE STRING " VALUE(E_HTTP_CODE) TYPE I
" VALUE(E_ERROR_MESSAGE) TYPE STRING "----------------------------------------------------------------------

DATA: lo_http_client TYPE REF TO if_http_client,
lv_status TYPE i.

  • 创建 HTTP 客户端
    CALL FUNCTION 'HTTP_CLIENT_INIT'
    EXPORTING
    client_handle = lo_http_client
    destination = i_api_url
    method = 'POST'
    EXCEPTIONS
    param_error = 1
    internal_error = 2
    OTHERS = 3.

    IF sy-subrc <> 0.
    e_error_message = 'HTTP 客户端初始化失败,错误代码: ' && sy-subrc.
    e_http_code = -1.
    RETURN.
    ENDIF.

  • 设置请求头
    lo_http_client->request->set_header_field( name = 'Content-Type' value = 'application/json' ).
    lo_http_client->request->set_header_field( name = 'Authorization' value = |Bearer { i_api_key }| ).

  • 设置请求体
    lo_http_client->request->set_cdata( data = i_request_body ).

  • 发送请求
    TRY.
    lo_http_client->send( ).
    CATCH cx_sy_nw_error INTO DATA(lo_nw_error).
    e_error_message = '请求发送失败: ' && lo_nw_error->get_text( ).
    e_http_code = -1.
    RETURN.
    ENDTRY.

  • 接收响应
    TRY.
    lo_http_client->receive( ).
    e_http_code = lo_http_client->response->get_status( ).
    lo_http_client->response->get_cdata( IMPORTING data = e_response ).
    CATCH cx_sy_nw_error INTO DATA(lo_nw_error).
    e_error_message = '响应接收失败: ' && lo_nw_error->get_text( ).
    e_http_code = -1.
    RETURN.
    ENDTRY.

    IF e_http_code <> 200.
    e_error_message = lo_http_client->response->get_reason( ).
    ENDIF.

ENDFUNCTION.
3.3 代码解释
输入参数:
I_API_URL:AI 产品的 API 请求地址。
I_API_KEY:用于认证的 API Key。
I_REQUEST_BODY:包含具体请求信息的 JSON 字符串。
输出参数:
E_RESPONSE:AI 产品返回的响应内容。
E_HTTP_CODE:HTTP 状态码,用于判断请求是否成功。
E_ERROR_MESSAGE:若请求出现错误,存储错误信息。
逻辑流程:
初始化 HTTP 客户端。
设置请求头和请求体。
发送请求并处理可能的网络错误。
接收响应并获取 HTTP 状态码和响应内容。
若状态码不是 200,记录错误信息。
四、接入各 AI 产品示例
4.1 接入百度文心一言
abap
REPORT z_call_wenxin.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-wenxin-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-wenxin-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "介绍一下文心一言的特点"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ '文心一言响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
4.2 接入阿里通义千问
abap
REPORT z_call_tongyi.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-tongyi-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-tongyi-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "生成一篇产品推广文案"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ '通义千问响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
4.3 接入字节跳动云雀模型
abap
REPORT z_call_yunque.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-yunque-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-yunque-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "分析这段文本的情感倾向"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ '云雀模型响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
4.4 接入华为盘古大模型
abap
REPORT z_call_pangu.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-pangu-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-pangu-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "制定一份项目进度计划"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ '盘古大模型响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
4.5 接入豆包
abap
REPORT z_call_doubao.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-doubao-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-doubao-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "解释一下这个专业术语"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ '豆包响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
4.6 接入 Deepsheek
abap
REPORT z_call_deepsheek.

DATA: lv_api_url TYPE string VALUE 'https://your-deepsheek-api-url',
lv_api_key TYPE string VALUE 'your-deepsheek-api-key',
lv_request_body TYPE string VALUE '{"input": "进行图像识别分析"}',
lv_response TYPE string,
lv_http_code TYPE i,
lv_error_message TYPE string.

CALL FUNCTION 'zai_api_call'
EXPORTING
i_api_url = lv_api_url
i_api_key = lv_api_key
i_request_body = lv_request_body
IMPORTING
e_response = lv_response
e_http_code = lv_http_code
e_error_message = lv_error_message.

IF lv_http_code = 200.
WRITE:/ 'Deepsheek 响应内容:', lv_response.
ELSE.
WRITE:/ '请求失败,HTTP 状态码:', lv_http_code, '错误信息:', lv_error_message.
ENDIF.
五、注意事项
认证方式:不同 AI 产品的认证方式可能有所不同,如部分产品可能需要额外的签名或加密处理,需要根据实际情况调整请求头和请求体。
错误处理:虽然代码中包含了基本的错误处理,但在实际应用中,可能需要更详细的错误日志记录和重试机制,以提高系统的稳定性。
性能优化:频繁调用 AI 接口可能会影响系统性能,可考虑使用缓存机制或异步调用方式。
六、总结
通过上述通用的 ABAP 代码和接入示例,我们可以方便地将 SAP 系统与国内多个 AI 产品集成。这种集成方式不仅能提升企业的智能化水平,还能为业务决策提供更有力的支持。在实际应用中,根据各 AI 产品的具体要求进行适当调整,以实现最佳效果。希望本文能帮助你顺利完成 SAP 与 AI 产品的对接。

目录
打赏
0
22
23
0
5
分享
相关文章
生成AI的两大范式:扩散模型与Flow Matching的理论基础与技术比较
本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据,类比为沙堡的侵蚀与重建;Flow Matching构建分布间连续路径的速度场,如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣:扩散模型适合复杂数据,Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系,并探讨其在图像、音频等领域的实际应用,为生成建模提供了全面视角。
74 1
健康监测设备的技术革命:AI+物联网如何让你随时掌握健康数据?
健康监测设备的技术革命:AI+物联网如何让你随时掌握健康数据?
102 19
多模态AI核心技术:CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来,多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展,CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出,通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间,具备强大零样本学习能力;SigLIP由Google开发,采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型(MLLMs)的发展,如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等,实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界,还为医疗、教育等领域释放技术潜力,标志着多模态智能系统的重要进步。
43 13
多模态AI核心技术:CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
模型即产品:万字详解RL驱动的AI Agent模型如何巨震AI行业范式
未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身,而不是工作流(Work Flow)。像 Manus 这样基于「预先编排好的提示词与工具路径」构成的工作流智能体,短期或许表现不错,但长期必然遇到瓶颈。这种「提示驱动」的方式无法扩展,也无法真正处理那些需要长期规划、多步骤推理的复杂任务。下一代真正的LLM智能体,则是通过「强化学习(RL)与推理(Reasoning)的结合」来实现的。
52 10
模型即产品:万字详解RL驱动的AI Agent模型如何巨震AI行业范式
HarmonyOS Next~鸿蒙AI功能开发:Core Speech Kit与Core Vision Kit的技术解析与实践
本文深入解析鸿蒙操作系统(HarmonyOS)中的Core Speech Kit与Core Vision Kit,探讨其在AI功能开发中的核心能力与实践方法。Core Speech Kit聚焦语音交互,提供语音识别、合成等功能,支持多场景应用;Core Vision Kit专注视觉处理,涵盖人脸检测、OCR等技术。文章还分析了两者的协同应用及生态发展趋势,展望未来AI技术与鸿蒙系统结合带来的智能交互新阶段。
61 31
QwQ-32B为襄阳职业技术学院拥抱强化学习的AI力量
信息技术学院大数据专业学生团队与UNHub平台合作,利用QwQ-32B模型开启AI教育新范式。通过强化学习驱动,构建职业教育智能化实践平台,支持从算法开发到应用的全链路教学。QwQ-32B具备320亿参数,优化数学、编程及复杂逻辑任务处理能力,提供智能教学助手、科研加速器和产教融合桥梁等应用场景,推动职业教育模式创新。项目已进入关键训练阶段,计划于2025年夏季上线公测。
81 10
QwQ-32B为襄阳职业技术学院拥抱强化学习的AI力量
Python下的毫秒级延迟RTSP|RTMP播放器技术探究和AI视觉算法对接
本文深入解析了基于Python实现的RTSP/RTMP播放器,探讨其代码结构、实现原理及优化策略。播放器通过大牛直播SDK提供的接口,支持低延迟播放,适用于实时监控、视频会议和智能分析等场景。文章详细介绍了播放控制、硬件解码、录像与截图功能,并分析了回调机制和UI设计。此外,还讨论了性能优化方法(如硬件加速、异步处理)和功能扩展(如音量调节、多格式支持)。针对AI视觉算法对接,文章提供了YUV/RGB数据处理示例,便于开发者在Python环境下进行算法集成。最终,播放器凭借低延迟、高兼容性和灵活扩展性,为实时交互场景提供了高效解决方案。
AI战略丨从探索到突破,全面解读智实融合关键技术
关键技术的发展水平直接决定了智实融合的深度与广度,是其应用进一步拓展的关键因素。
AI技术如何重塑客服系统?解析合力亿捷AI智能客服系统实践案例
本文探讨了人工智能技术在客服系统中的应用,涵盖技术架构、关键技术和优化策略。通过感知层、认知层、决策层和执行层的协同工作,结合自然语言处理、知识库构建和多模态交互技术,合力亿捷客服系统实现了智能化服务。文章还提出了用户体验优化、服务质量提升和系统性能改进的方法,并展望了未来发展方向,强调其在客户服务领域的核心价值与潜力。
61 6
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024
在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上,阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024!

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等