组织隶属关系的用途示例

组织隶属关系,主要用来汇总数据,具体应用的地方在2个地方
1、业务单据列表

2、报表


一、在单据列表上的应用

1.1、业务领域在某个业务单据列表上,如果需要使用到隶属关系的,要在BOS IDE中配
置一下,将业务对象的【过滤窗口业务对象】配置为该过滤表单

image002.png 



1.2、为权限对象增加相应的权限项,


image004.png 


1.3、为角色授权

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1.4、业务单据列表的应用(单据列表将出现隶属关系字段,如果没配置。当用户选择
隶属方案时,如果前面的组织是多选或者空,则提示必须单选组织;如果是单个组织,
则验证该用户是否在这个组织下是否有查看下级组织数据的权限,无权则提示,有权则
根据组织职能去选择可用的隶属方案。)


image006.png 


二、在报表上的应用

2.1、报表的过滤界面是研发中心各领域开发人员自己处理的,不是统一的配置,BOS暂不提供通用配置。参考1.0实现的“销售毛利润分析
表”,2.0在“隶属关系”字段输入时要增加验权。

2.2、为权限对象增加相应的权限项

image007.png 

2.3、为角色授权

image008.png 





2.4、报表的界面应用(报表过滤界面上增加“隶属方案”字段。当用户选择隶属方案
时,如果前面的组织是多选或者空,则提示必须单选组织;如果是单个组织,则验证该
用户是否在这个组织下有查看下级组织数据的权限,无权则提示,有权则根据组织职能
去选择。)




image009.png 



那这个需要怎么优化呢 def extract_graph_from_conversation(llm, conversation): """ 使用 LLM 解析聊天对话,并转换为 GraphDocument """ # conversation_content = "\n".join([f"用户: {msg[0]}\n助手: {msg[1]}" for msg in conversation]) prompt = f""" 你是一个专业的图数据库信息提取引擎,请按以下步骤处理对话内容: 1. 实体识别与分类(标注类型) 要求: - 识别[人物、组织、地点、事件、产品、技能、时间、数值指标]八类实体 - 合并指代同一对象的代词(如"他"→具体人名) 示例: 用户说:"张三和李四在阿里巴巴杭州总部讨论了2023年Q3的云服务营收增长15%" → (人物: 张三, 李四; 组织: 阿里巴巴; 地点: 杭州总部; 时间: 2023年Q3; 产品: 云服务; 数值指标: 15%) 2. 关系提取(带上下文感知) 要求: - 分析动词连接和隐含关系隶属、合作、因果关系等) - 标注关系方向:[主体]-[关系]->[客体] 示例: "CTO王五批准了市场部的AI客服系统采购预算" → (王五)-[担任]->(CTO) (市场部)-[隶属]->(组织) (王五)-[审批]->(采购预算) (采购预算)-[用途]->(AI客服系统) 3. 输出结构化格式: {{ "entities": [ {{"name": "实体名", "type": "类型", "source_text": "原句片段"}}, ... ], "relationships": [ {{"from": "主体", "rel": "关系", "to": "客体", "context": "对话轮次"}}, ... ] }} 附加要求: - 处理中英文混用场景(如"这个feature需要对接AWS S3") - 保留原始对话轮次标记(如user#3, assistant#2) - 对模糊表述要求澄清(如"他们"需确认指代对象) **请解析以下聊天对话,并严格输出 JSON:** {conversation} """ # 确保大括号被正确转义
03-27
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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