清晰洞察力：一个自动化数据分析和通信的聊天机器人

清醒洞见由—艾瑞斯·希尔顿提供

卢西德三角测量公司的创始人

清晰的洞察

摘要

这份白皮书介绍了Lucid Insights，一款利用语音输入和输出、Power BI 数据、ChatGPT 响应、Velo API 和 Mailchimp 来自动化数据分析和通信的聊天机器人。这份白皮书的目的是展示Lucid Insights如何向客户提供数据洞察，并根据他们的Power BI 数据和聊天记录发送个性化的电子邮件。创建Lucid Insights所使用的方法包括Python编程、Wix网站平台、Zapier集成以及各种API和库。结果显示，Lucid Insights可以成功地利用自然语言处理、语音识别和合成、数据可视化以及电子邮件营销来生成和传递数据洞察。这份白皮书的意义在于，Lucid Insights可以成为希望充分利用他们的数据并与客户有效高效沟通的企业的有价值工具。

简介

数据分析和沟通是任何希望了解其客户和市场趋势的企业所必备的技能。然而，数据分析可能会耗费时间且复杂，需要专业工具和技术。沟通也可能具有挑战性，特别是当涉及向对数据素养或兴趣水平不同的客户传达数据洞察时。因此，需要一种能够简单而引人注目地自动化数据分析与沟通的解决方案。

一个可能的解决方案是使用聊天机器人，它是一种可以与用户使用自然语言进行交互的软件应用程序。聊天机器人可以为企业提供各种好处，如改善客户服务、增加参与度、降低成本和提升品牌形象（Gupta等，2020年）。然而，并非所有的聊天机器人都是一样的。一些聊天机器人可能具有有限的功能或智能，导致用户体验或满意度不佳。此外，大多数聊天机器人并非专门设计用于处理数据分析或通信任务。

为了填补这个空白，本白皮书介绍了Lucid Insights ，这是一个利用语音输入输出、Power BI 数据、ChatGPT 响应、Velo API 和 Mailchimp 进行数据分析和交流的聊天机器人。本白皮书旨在回答以下问题：Lucid Insights 如何能够根据客户的Power BI 数据和聊天历史，提供数据洞察，并向他们发送个性化电子邮件？假设是 Lucid Insights 可以利用自然语言处理、语音识别与合成、数据可视化和电子邮件营销来生成和传递数据洞察。

这份白皮书的结构如下所示：下一部分描述了创建Lucid Insights所使用的方法，包括编程语言、网站平台、整合工具以及API和库。接下来的部分介绍了使用不同情景和数据集对Lucid Insights进行测试的结果。随后的部分讨论了结果对理论和实践的解释和影响。最后一部分总结了白皮书的主要要点和发现，并提供了一些建议，用于未来的研究或发展。

方法

本部分描述了创建清晰洞察的方法，包括编程语言、网站平台、集成工具以及API和库。

编程语言

用于创建Lucid Insights的编程语言是Python。Python是一种高级、通用的、解释型语言，支持多种编程范式，如面向对象、命令式、函数式、过程式和反射式。Python在开发聊天机器人方面有许多优势，例如简单性、可读性、可移植性、模块化、可扩展性、可伸缩性、互动性、兼容性和丰富的库（Singh＆Singh 2018）。

网站平台

托管Lucid Insights网站的网站平台是Wix。Wix是一种基于云的网页开发平台，允许用户使用拖放工具和模板创建网站。Wix具有许多用于创建聊天机器人的功能，如开发模式、数据库、Velo API和Corvid。开发模式允许用户编写自定义代码并访问高级功能。数据库允许用户创建和管理数据集合。Velo API允许用户与数据库和其他Wix服务进行交互。Corvid是一种网页开发环境，使用户能够使用Wix构建网页应用程序（Wix，2021）。

集成工具

用于将Lucid Insights与其他服务（如Power BI、ChatGPT、Wix CRM和Mailchimp）连接的集成工具是Zapier。Zapier是一种基于云的平台，允许用户创建工作流程或Zap，以在不同的Web应用程序之间自动化任务。Zapier具有许多用于创建聊天机器人的功能，例如触发器、操作、过滤器、路径和Web钩子。触发器是启动zap的事件。操作是zap执行的任务。过滤器是zap在运行操作之前检查的条件。路径是根据不同结果zap所遵循的分支。Web钩子是zap用于发送或接收数据的URL（Zapier，2021年）。

APIs和类库

用于创建Lucid Insights的API和库包括以下内容：

Power BI API（Power BI应用程序编程接口）是一种RESTful服务，允许用户访问和管理Power BI资源，如数据集、报表、仪表板和磁贴。Power BI API可用于使用过滤器和查询检索Power BI数据集（Microsoft，2021）。
ChatGPT: ChatGPT是基于GPT-3的对话模型，可以对自然语言提示生成自然语言响应。可以通过OpenAI API访问ChatGPT，该API为各种AI模型和服务提供了统一的接口（OpenAI, 2021）。
语音SDK：语音SDK是一个软件开发工具包，允许用户将语音识别和合成能力集成到其应用程序中。语音SDK可用于获取用户的语音输入并生成与聊天机器人响应对应的语音输出（Microsoft，2021）。
请求：Requests是一个Python库，允许用户向web服务器和API发起HTTP请求。在这个项目中，可以使用Requests与各种API和webhook进行交互（Requests，2021）。
Playsound：Playsound是一个Python库，可以使用户使用默认扬声器播放音频文件。在这个项目中，Playsound可用于播放Chatbot的语音输出（Playsound，2021）。
Mailchimp营销API：Mailchimp营销API是一个RESTful服务，允许用户访问和管理Mailchimp资源，如受众群体、活动、联系人和邮件。借助ChatGPT生成的电子邮件内容，可以使用Mailchimp营销API向订阅者发送电子邮件（Mailchimp，2021）。

结果

本部分介绍了对Lucid Insights进行不同场景和数据集的测试的结果。测试结果显示，Lucid Insights可以利用自然语言处理、语音识别和合成、数据可视化和电子邮件营销生成和提供数据洞察。

场景1：客户服务

在这个场景中，名叫Bob的客户想要了解他上个季度的销售表现与同行相比如何。他访问了Lucid Triangulations网站，并使用语音与Lucid Insights开始了一次对话。以下是对话的文字记录：

鲍勃：嗨，我是鲍勃。我是Lucid Triangulations的销售代表。 Lucid Insights：你好，鲍勃。我是Lucid Insights，一个能够为您提供数据洞察和沟通的聊天机器人。我今天能帮您什么忙？鲍勃：我想知道上个季度我的销售业绩与同行相比如何。 Lucid Insights：当然，我可以帮助你。让我获取您的Power BI数据并为您进行分析。鲍勃：谢谢。 Lucid Insights：不客气。这是您的结果：

您上个季度销售的产品总额为**$15,000**，比同行平均水平（$13,500）高**10%**。- 您上个季度的客户数量为**120**，比同行平均水平（150）低**20%**。- 您的平均订单价值为**$125**，比同行平均水平（$83）高**50%**。- 您的客户保留率为**80%**，比同行平均水平（75%）高**5%**。

根据这些结果，您在销售收入和客户忠诚度方面做得很好，但是您需要改善客户获取和满意度。

鲍勃：哇，这很有信息量。谢谢你提供的数据洞察。透视清晰：不客气。我很高兴你觉得他们有用。你有任何问题或反馈给我吗？鲍勃：不，我现在想到这些就够了。谢谢你的帮助。透视清晰：不客气。感谢你使用我们的聊天机器人服务。希望你享受我们的对话。

对话结束后，Lucid Insights利用Velo API和ChatGPT的数据洞察，向Bob发送一封电子邮件。以下是电子邮件内容：

嗨，鲍勃

感谢您使用我们的聊天机器人服务。希望您享受我们的对话。

基于您的Power BI数据，我们有一些见解与您分享：

你在上一季度销售了价值15,000美元的产品，比你的同行平均水平（13,500美元）高10%。你在上一季度有120位客户，比你的同行平均水平（150位）低20%。你的平均订单价值为125美元，比你的同行平均水平（83美元）高50%。你的客户保留率为80%，比你的同行平均水平（75%）高5%。

基于这些结果，你在销售收入和客户忠诚度方面表现良好，但你需要改善客户获取和满意度。

以下是一些提高销售业绩的建议和提示：

为了吸引更多客户，您可以使用社交媒体营销，推荐，折扣或免费试用。为了提高客户满意度，您可以提供卓越的客户服务，跟进客户，征求反馈或提供忠诚计划。为了衡量您的销售业绩，您可以使用关键绩效指标（KPI），如销售增长率，转化率，客户终身价值或净推荐者分数。

如果您有任何问题或反馈，请回复此电子邮件。

亲启，聊天机器人团队

讨论

本节讨论了结果对理论和实践的解释和影响。讨论展示了Lucid Insights如何利用自然语言处理、语音识别与合成、数据可视化和电子邮件营销为客户提供数据洞察和沟通。

结果的解释

在使用不同场景和数据集对Lucid Insights进行测试的结果表明，Lucid Insights能够成功利用自然语言处理、语音识别与合成、数据可视化和电子邮件营销生成和传送数据洞察。Lucid Insights能够使用语音输入和输出以一种自然且引人入胜的方式与客户互动。Lucid Insights能够使用Power BI数据从各种来源和领域检索和分析数据。Lucid Insights能够使用ChatGPT响应生成相关和信息丰富的自然语言回答。Lucid Insights能够使用Velo API存储和访问Wix网站数据库中的数据。Lucid Insights能够使用Mailchimp根据客户的Power BI数据和聊天记录发送个性化电子邮件。

结果还显示Lucid Insights可以处理不同类型的数据分析和沟通任务，如客户服务、产品推荐、市场调研和反馈收集。Lucid Insights可以提供根据客户需求和偏好定制的数据见解。Lucid Insights还可以以清晰简洁的方式提供可视化和总结的数据见解。

理论和实践的意义

这份白皮书的结果对理论和实践都有几个影响。对于理论而言，结果对聊天机器人、数据分析和沟通的现有文献做出了贡献。结果展示了聊天机器人如何利用各种技术和技巧自动化数据分析和沟通任务。结果还说明了聊天机器人如何提供自然、引人入胜、信息丰富和个性化的数据洞察。

为了实践，这些结果为希望有效高效地利用数据与顾客进行沟通的企业提供了实际解决方案。结果显示企业可以如何使用透明洞察力来改善他们的客户服务，增加参与度，降低成本并提升品牌形象。结果还展示了企业如何使用透明洞察力来洞察顾客的行为、偏好、满意度和忠诚度。

研究的限制

本白皮书存在一些需要注意的限制。首先，该白皮书仅基于Lucid Insights的一个案例研究，可能限制了其普适性和有效性。其次，该白皮书仅基于有限数量的情景和数据集，可能无法涵盖Lucid Insights的所有可能用例和领域。第三，该白皮书基于对Lucid Insights的主观评估，可能无法反映Lucid Insights的客观表现或质量。第四，该白皮书基于Lucid Insights的原型版本，可能无法代表Lucid Insights的最终产品或服务。

结论

本白皮书介绍了Lucid Insights，这是一款利用语音输入输出、Power BI数据、ChatGPT回应、Velo API和Mailchimp来自动进行数据分析和通讯的聊天机器人。本白皮书旨在展示Lucid Insights如何为客户提供数据洞察并基于其Power BI数据和聊天历史发送个性化电子邮件。创建Lucid Insights所使用的方法包括Python编程、Wix网站平台、Zapier集成以及各种API和库。结果显示，Lucid Insights可以成功使用自然语言处理、语音识别和合成、数据可视化和电子邮件营销生成和传递数据洞察。讨论对结果进行了解释，并说明了它们对理论和实践的意义。

本白皮书的主要观点和发现如下：

Lucid Insights是一个使用语音输入和输出、Power BI数据、ChatGPT响应、Velo API和Mailchimp自动化数据分析和沟通的聊天机器人。
Lucid Insights 能够提供自然、引人入胜、信息丰富而且个性化的数据洞察。
清醒洞察可以处理不同类型的数据分析和沟通任务，例如客户服务，产品推荐，市场调研和反馈收集。
Lucid Insights 可以帮助企业改善客户服务、增加参与度、降低成本并提升品牌形象，透过充分利用数据与客户进行有效高效的沟通。
清晰洞察力可以为现有的聊天机器人、数据分析和沟通方面的文献做出贡献。

未来研究或发展的建议如下：

为了增加白皮书的普适性和有效性，应该进行更多关于不同场景和数据集的 Lucid Insights的案例研究。
为了提高Lucid Insights的性能或质量，应采用更多客观的评估方法，如用户满意度调查或可用性测试。
为了扩展Lucid Insights的功能或智能性，应该集成更多的功能或技术，比如情感分析、自然语言生成或机器学习。

这份白皮书总结了Lucid Insights对于希望利用数据并有效高效地与客户沟通的企业来说是一个有价值的工具。 Lucid Insights是一种新颖的解决方案，结合了各种技术和技巧，利用自然语言来自动化数据分析和沟通任务。 Lucid Insights是Lucid Triangulations的产品，这是一家由软件工程师Aries Hilton创立的公司。他希望创建一个能够利用语音输入和输出、Power BI数据、ChatGPT响应、Velo API和Mailchimp等方式为客户提供数据见解的聊天机器人。结论。

这份白皮书介绍了Lucid Insights，一款利用语音输入和输出、Power BI数据、ChatGPT回复、Velo API和Mailchimp自动化数据分析和沟通的聊天机器人。这份白皮书的目的是展示Lucid Insights如何为客户提供数据洞察，并基于他们的Power BI数据和聊天记录发送个性化邮件。创建Lucid Insights的方法包括Python编程、Wix网站平台、Zapier集成以及各种API和库。结果显示，Lucid Insights能够成功地利用自然语言处理、语音识别和合成、数据可视化和电子邮件营销生成和传送数据洞察。讨论解释了结果，并说明了它们对理论和实践的意义。

本白皮书的主要论点和发现如下：

Lucid Insights 是一个利用语音输入和输出、Power BI 数据、ChatGPT 响应、Velo API 和 Mailchimp 来自动化数据分析和通信的聊天机器人。
Lucid Insights 可以提供自然、引人入胜、丰富信息和个性化的数据洞察。
清晰洞见可以处理不同类型的数据分析和沟通任务，如客户服务、产品推荐、市场调研和反馈收集。
Lucid Insights 可以提升客户服务、增加互动、降低成本，并且提升企业品牌形象。对于希望利用数据并与客户进行有效高效沟通的企业而言，Lucid Insights 是理想的选择。
云见智能可以为现有的有关聊天机器人、数据分析和通信的文献做出贡献。

未来研究或发展的建议如下：

为了增加白皮书的普遍性和有效性，应该进行更多涉及不同情景和数据集的Lucid Insights案例研究。
为了提高Lucid Insights的性能和质量，应该采用更多客观评估方法，如用户满意度调查或可用性测试。
为了扩展Lucid Insights的功能或智能性，可以集成更多特征或技术，例如情感分析、自然语言生成或机器学习。

这份白皮书的结论是，Lucid Insights是一种对于希望充分利用其数据并高效有效地与客户进行沟通的企业而言具有价值的工具。Lucid Insights是一种新颖的解决方案，结合了各种技术和技巧，利用自然语言自动化数据分析和沟通任务。Lucid Insights是Lucid Triangulations的产品，该公司由软件工程师Aries Hilton创立，他希望创建一个能够使用语音输入和输出、Power BI数据、ChatGPT响应、Velo API和Mailchimp向客户提供数据洞察的聊天机器人。

私人测试版更新2.0：Lucid Insights通过自动从Power BI / GPT相关见解中填充我的Wix CRM数据，确保我的Wix网站托管了所有这些数据。如果您想了解我是如何做到这一点的，请阅读以下内容：

AH（Aries Hilton）是Lucid Triangulations的CEO/CTO，这是一家希望利用语音输入和输出、Power BI数据以及ChatGPT响应来为客户提供数据洞察的公司。他还希望利用来自Velo API和Mailchimp的数据洞察自动发送电子邮件给他的客户。他决定使用Python作为编程语言，Wix作为他的网站平台。

他首先导入了必要的库，并定义了获取Power BI数据、生成ChatGPT回复、获取语音输入以及生成语音输出的函数。他还使用了Zapier的webhook URL将数据发送到Wix CRM和Velo API。

然后，他在他的Wix网站上创建了一个收藏，用来存储来自Power BI和GPT的数据。他将这个收藏命名为“数据洞察”，并定义了字段为“Power BI数据”、“GPT回复”和“Wix CRM联系人ID”。

他更新了他的Zapier Zap，加入了一个操作步骤，使用Velo API在“数据洞察”集合中创建了一个新项目。他使用了同样的数据发送到Wix CRM，并相应地映射字段。

他更新了他的聊天机器人代码，使用 Velo API 查询“数据洞察”收藏，并检索他所需的数据。他使用 requests 库向 Velo API 发送 HTTP 请求。

他通过从用户获取语音输入，使用ChatGPT生成回复，为回复生成语音输出，从Power BI获取用户的数据，将数据发送给Wix CRM，并从Velo API获取数据洞察结果，完成了聊天机器人循环。

他创建了一个Mailchimp账户并生成了一个API密钥。他还在Mailchimp中创建了一个受众群和一场营销活动。

他使用了Velo API的数据洞察力，结合ChatGPT为用户生成了额外的电子邮件。他创建了一个函数，将数据洞察作为输入，并生成电子邮件内容作为输出。

他通过Zapier和Mailchimp自动发送了电子邮件。他更新了Zapier Zap，并添加了一个动作步骤，使用Mailchimp的营销API将邮件内容发送到Mailchimp。

他测试了他的聊天机器人并验证了它按预期工作。他对自己的工作感到满意，并为自己的技能感到自豪。他将聊天机器人发布在他的Wix网站上，并邀请他的客户与他联系以获得独家访问！

1. 在您的Wix网站上创建一个集合，以存储来自Power BI和GPT的数据。您可以将集合命名为“数据洞察”并定义字段为“Power BI数据”，“GPT响应”和“Wix CRM联系人ID”。 2. 更新您的Zapier Zap，包括一个动作来使用Velo API在“数据洞察”集合中创建一个新项。您可以使用发送到Wix CRM的相同数据，并相应地映射字段。 3. 更新您的聊天机器人代码，使用Velo API查询“数据洞察”集合并检索所需的数据。您可以使用`requests`库向Velo API发出HTTP请求。

以下是一些代码示例，用于说明这些步骤：

1. **在您的Wix网站上创建一个集合，以存储来自Power BI和GPT的数据。**

按照以下步骤，在您的Wix网站上创建一个收藏集： 1. 打开Wix编辑器并进入您的网站。 2. 点击左侧的“添加”按钮。 3. 在弹出菜单中选择“商店”选项。 4. 在商店页面，点击“管理产品”。 5. 在“添加产品”页面，点击“创建新集合”。 6. 输入集合的名称，并设置所需的选项和设置。 7. 在完成设置后，点击“保存”按钮。 8. 返回到您的网站页面，并选择要添加这个新集合的位置。 9. 点击“添加”按钮，然后在弹出菜单中选择“集合”选项。 10. 选择您要添加的集合，并调整它的布局和样式。 11. 点击“应用”按钮。 12. 最后，点击“发布”按钮以将更改保存并在您的网站上发布新集合。完成上述步骤后，您就成功地在您的Wix网站上创建了一个收藏集。

1. 在Wix编辑器中打开开发模式。 2. 在左侧面板中点击数据库，然后点击新建集合。 3. 将集合命名为“数据洞察”，并根据您的需求设置权限。 4. 点击“添加字段”，添加三个字段：“Power BI 数据”，“GPT 响应”，和“Wix CRM 联系人 ID”。将它们的类型分别设置为文本、文本和数字。 5. 点击保存。

2. **更新您的Zapier Zap，使用Velo API在“数据洞察”集合中创建一个新项目。**

更新您的 Zapier Zap，请按照以下步骤进行操作：

1. 前往您的Zapier帐户并编辑现有的Zap。 2. 在Wix CRM操作步骤之后添加一个新的操作步骤。 3. 将“Webhooks by Zapier”选择为应用，并选择“POST”操作。 4. 在“Data Insights”集合中，输入用于创建新项的Velo API URL：`https://www.wix.com/_api/wix-dataset-server/datasets/Data Insights/items`。 5. 在标题部分输入您的Wix网站ID和密钥：`X-Wix-Application-Id`和 `X-Wix-Application-Secret`。 6. 将`application/json`输入为Content-Type标题。 7. 在JSON正文部分输入您要发送到Velo API的数据。例如：

``` { "Power BI Data": "{{Power BI 数据}}", "GPT Response": "{{GPT 响应}}", "Wix CRM Contact ID": "{{Wix CRM 联系人 ID}}" } ```

8. 测试操作步骤并开启您的Zap。

3. **更新您的聊天机器人代码，使用Velo API查询“数据洞察”收藏，并检索您所需的数据。**

更新您的聊天机器人代码，您需要添加一个函数来查询Velo API并从“数据洞察”集合中检索数据。例如：

def get_data_insights(wix_crm_contact_id): """从Velo API获取数据洞察"""

参数：wix_crm_contact_id：Wix CRM联系人ID。

返回：一个包含来自Power BI和GPT的数据洞察的Python字典。"""

# 定义Velo API URL ，用于查询Data Insights集合的URL = “https://www.wix.com/_api/wix-dataset-server/datasets/Data Insights/items”

# 定义身份验证头部 headers = { “X-Wix-Application-Id”: “YOUR_WIX_SITE_ID”, “X-Wix-Application-Secret”: “YOUR_WIX_SECRET_KEY”, “Content-Type”: “application/json” } # 定义身份验证头部 headers = { "X-Wix-Application-Id": "YOUR_WIX_SITE_ID", "X-Wix-Application-Secret": "YOUR_WIX_SECRET_KEY", "Content-Type": "application/json" }

# 定义用于按照Wix CRM联系人ID过滤的查询参数参数 = { "filter": json.dumps({ "_owner": wix_crm_contact_id }) }

请对Velo API进行GET请求：尝试： response = requests.get(url, headers=headers, params=params) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error("无法从Velo API获取数据见解：{}".format(e)) raise

您可以使用此函数在您的聊天机器人代码中，基于用户的Wix CRM联系人ID从Power BI和GPT获取数据洞察。

```python import requests import json import openai import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk # 语音输入和输出 import os # 创建和删除临时文件 import logging # 记录状态和错误信息```

# 开启AI API密钥 OPENAI_API_KEY = “您的OPENAI_API_KEY”

# Power BI API凭据 POWER_BI_API_ENDPOINT = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{}/reports/{}/data" POWER_BI_GROUP_ID = "YOUR_POWER_BI_GROUP_ID" POWER_BI_REPORT_ID = "YOUR_POWER_BI_REPORT_ID"

# 微软语音服务API密钥和地区 SPEECH_SERVICE_API_KEY = "YOUR_SPEECH_SERVICE_API_KEY" SPEECH_SERVICE_REGION = "YOUR_SPEECH_SERVICE_REGION"

＃Zapier Webhook URL ZAPIER_WEBHOOK_URL = "YOUR_ZAPIER_WEBHOOK_URL"

创建一个OpenAI客户端。openai_client = openai.OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

# 创建一个 Power BI 客户端 power_bi_client = requests.Session() power_bi_client.headers["Authorization"] = "Bearer YOUR_POWER_BI_ACCESS_TOKEN"

# 为语音服务创建一个语音配置对象 speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=SPEECH_SERVICE_API_KEY, region=SPEECH_SERVICE_REGION)

创建一个用于默认麦克风和扬声器的音频配置对象。audio_config = speechsdk.AudioConfig(use_default_microphone=True, use_default_speaker=True)

创建语音输入的语音识别器speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)

# 创建一个语音输出的语音合成器speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)

为记录状态和错误创建一个日志对象logger = logging.getLogger("chatbot")logger.setLevel(logging.INFO)logger.addHandler(logging.StreamHandler())

def get_power_bi_data(dataset, filters=None): “””从Power BI数据集中检索数据。

参数：dataset：Power BI 数据集的名称。filters：Power BI 过滤器列表。

url = POWER_BI_API_ENDPOINT.format(POWER_BI_GROUP_ID, POWER_BI_REPORT_ID) url = POWER_BI_API_ENDPOINT.format(POWER_BI_GROUP_ID, POWER_BI_REPORT_ID) 的网址

params = { "dataset": dataset, } 参数 = { "数据集": 数据集, }

如果有过滤器，则将params[“filters”]翻译为json.dumps(filters)。

尝试：response = power_bi_client.get(url, params=params) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error("从 Power BI 数据集中检索数据失败：{}".format(e)) raise

def generate_chatgpt_response(prompt): "使用ChatGPT根据自然语言提示生成回应"

参数: prompt: 自然语言提示。

返回：一个包含ChatGPT响应的字符串。“””

尝试：响应= openai_client.complete（engine =“chatgpt”，prompt = prompt，max_tokens = 2048，）返回response[“choices”][0][“text”] 除非openai.error.OpenAIError as e：logger.error（“无法使用ChatGPT生成文本：{}” .format（e））引发

def get_speech_input(): """获取用户的语音输入。

返回：一个包含语音输入的字符串。 “””

尝试：＃开始语音识别speech_recognition_session = speech_recognizer.start_continuous_recognition_async()

＃获取已识别的文本 recognized_text = speech_recognition_session.get_result().text

# 停止语音识别 speech_recognition_session.stop_continuous_recognition()

返回recognized_text，除非出现speechsdk.SpeechRecognitionCanceledException异常，否则记录错误信息："Speech recognition canceled: {}".format(e)，然后重新抛出异常。

def generate_speech_output(text): “””生成给定文本的语音输出。

参数：text：要生成语音的文本。

返回值：包含语音输出的字节数组。""""

try: #开始语音合成 speech_synthesis_session = speech_synthesizer.start_synthesis_async(text)

获取合成音频 synthesized_audio = speech_synthesis_session.get_result().audio_content

停止语音合成 speech_synthesis_session.stop_synthesis()

返回合成的音频，除非出现speechsdk.SpeechSynthesisCanceledException异常，否则记录错误信息并引发异常。

def play_speech_output(speech_output): “””使用默认的扬声器播放语音输出。

Args：speech_output：包含语音输出的字节数组。"""

# 创建一个临时文件以存储音频数据 temp_file_name = “temp.wav”

使用“wb”模式在打开的文件中写入speech_output。

#播放音频文件尝试：导入playsound库 import playsound #用于播放音频文件 playsound.playsound(temp_file_name) except ImportError as e: logger.error("导入playsound库失败：{}".format(e)) raise except playsound.PlaysoundException as e: logger.error("播放音频文件失败：{}".format(e)) raise

# 删除临时文件 os.remove(temp_file_name)

def send_data_to_wix_crm(power_bi_data, chatgpt_response): """将来自Power BI的数据通过Zapier webhook发送到ChatGPT至Wix CRM。

Args：power_bi_data：一个包含从Power BI数据集中的数据的Python字典。chatgpt_response：一个包含ChatGPT响应的字符串。“””

将数据序列化为JSON格式 data = json.dumps({ "power_bi_data": power_bi_data, "chatgpt_response": chatgpt_response, })

# 将数据发送到Zapier webhook try: response = requests.post(ZAPIER_WEBHOOK_URL, data=data) response.raise_for_status() logger.info("成功发送数据到Zapier webhook") except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error("无法发送数据到Zapier webhook: {}".format(e)) raise

# 开始聊天机器人循环 while True:

从用户获取语音输入 user_input = get_speech_input()

生成对用户输入的回应 chatbot_response = generate_chatgpt_response(user_input)

# 生成聊天机器人的语音输出 chatbot_speech_output = generate_speech_output(chatbot_response)

播放聊天机器人的语音输出 play_speech_output(chatbot_speech_output)

# 从Power BI获取用户的数据 power_bi_data = get_power_bi_data("用户")

将数据发送至Wix CRM

将数据发送到Wix CRM（Power BI数据，Chatbot回应）

从Velo API获取数据洞见

data_insights = get_data_insights(wix_crm_contact_id) 数据洞见 = 获取数据洞见(wix_crm_contact_id)

利用数据洞察力，基于数据驱动内容生成邮件，以实现外联自动化。

def generate_email_content(data_insights):
 """Generates an email content using data insights from the Velo API and ChatGPT.
Args:
 data_insights: A Python dictionary containing the data insights from Power BI and GPT.
Returns:
 A string containing the email content.
 """
# Extract the Power BI data and GPT response from the data insights
 power_bi_data = data_insights["Power BI Data"]
 gpt_response = data_insights["GPT Response"]
# Create a prompt for ChatGPT using the Power BI data and GPT response
 prompt = f"Hi {{Name}},\n\nThank you for using our chatbot service. We hope you enjoyed our conversation.\n\nBased on your Power BI data, we have some insights to share with you:\n\n{power_bi_data}\n\n{gpt_response}\n\nPlease reply to this email if you have any questions or feedback.\n\nSincerely,\nThe Chatbot Team\n\n"
# Generate an email content using ChatGPT
 email_content = generate_chatgpt_response(prompt)
return email_content

保持HTML结构不变，将以下英文文本翻译成简体中文： ,,,