GenAI Mail Insights - 在 SAP BTP 上使用 GenAI 和 RAG 开发基于 CAP 的应用程序

欢迎来到我们专用的 GitHub 存储库，该存储库旨在为开发人员、合作伙伴和客户提供宝贵的支持，旨在按照参考架构在SAP 业务技术平台 (SAP BTP)上创建高级GenAI解决方案。在里面，您会发现一个精心制作的示例，该示例遵循 SAP BTP 备受推崇的 Golden Path 开发方法。了解如何通过 SAP AI Core 的Generative AI Hub平滑集成不同的基础模型和大型语言模型 (LLM) ，充分利用 CAP 中的 LangChain，并使用高级技术，例如根据自定义模式进行输出解析或通过检索增强生成 (RAG)嵌入和SAP HANA Cloud 的矢量引擎可为您的用例实现更高的价值。

我们鼓励您查看随附的 Discovery Center Mission 使用 GenAI 和 RAG 开发基于 CAP 的应用程序，以及 SAP BTP 上使用 GenAI 检索增强生成的相应参考架构指南。要了解有关 SAP 生成式 AI 的更多信息，我们强烈建议访问此 openSAP 课程。

基本示例：有关此参考架构的更轻量级、基本仅后端示例，包括CAP 、生成式 AI 中心和SAP HANA Cloud 的矢量引擎，请查看专门用于基本样板示例的单独分支：cap-genaihub-vectorengine-样本。

架构：SAP BTP 上具有 RAG 的 GenAI 应用程序

参考应用程序的业务用例

提供的代码示例展示了由潜在 SAP 合作伙伴或客户精心制作、专为 SAP 业务技术平台 (SAP BTP) 定制的应用程序。该场景提供了一个综合解决方案，利用先进的电子邮件洞察和自动化来增强旅行社内的客户支持。该系统使用大型语言模型 (LLM) 分析传入的电子邮件，以提供分类、情绪分析和紧急程度评估等核心见解。它超越了基本分析，提取关键事实和可定制字段（例如位置），并通过专用配置页面进行管理。

一项创新功能涉及利用电子邮件嵌入来识别类似的历史电子邮件，帮助了解以前如何处理类似的请求。这促进了一致和高效的客户服务。该代码还演示了总结和翻译电子邮件主题和正文的功能，从而简化了跨语言的理解。

此外，该系统通过为客户询问生成潜在响应，将自动化提升到一个新的水平。此响应生成受到可配置操作和服务的影响，从而提高了响应的准确性和速度。与 SAP Concur 等 SAP 系统连接的灵活性增加了企业维度，允许流程和数据的无缝集成。

虽然该代码最初是为旅行社量身定制的，但可以进行调整以适应不同的行业，使其成为一种多功能解决方案，可以通过数据驱动的见解和自动化来增强客户支持。

业务场景还可以增强成为多租户SaaS解决方案。

见解：如果 SAP BTP 中的多租户概念对您来说是新的，我们强烈建议您仔细阅读以下 GitHub 存储库，以更深入地了解在 SAP BTP、Kyma Runtime 以及 SAP BTP 中部署基于 CAP 的多租户应用程序，Cloud Foundry 运行时。
探索使用 CAP 在 SAP BTP 中开发多租户软件即服务应用程序

参考应用的印象

Martin Frick 关于 GenAI Mail Insights 的博客文章
关于 GenAI Mail Insights 的视频，作者：Adi Pleyer

入门

此示例场景附带了在您自己的 SAP BTP 环境中进行部署的分步教程。检查以下章节并在您自己的环境中逐步设置场景。该指南涵盖了应用程序的单租户和多租户版本的部署。

场景介绍
景观设置
场景部署
应用测试
扩展解决方案

如何获得支持

如果您发现错误或对内容有疑问，请在此存储库中创建问题。

如需其他支持，请在 SAP 社区中提问。

已知问题、未完成任务和其他详细信息

paketo 构建过程中出错

描述： cap-js/sqlite包当前不是依赖项的一部分，因为它会在 paketo 构建过程中引起问题。
解决方法：通过在/(multi/single)-tenant/code目录中运行 - npm i @cap-js/sqlite --no-save手动安装cap-js/sqlite包，而不将其保存在包依赖项中。