Technology Blogs by SAP
Learn how to extend and personalize SAP applications. Follow the SAP technology blog for insights into SAP BTP, ABAP, SAP Analytics Cloud, SAP HANA, and more.
cancel
Showing results for 
Search instead for 
Did you mean: 
Sukielv
Advisor
Advisor
0 Kudos

介绍 


SAP 分析云(SAC)自定义微件框架帮助开发人员使用其自定义的功能,创建定制化的图表,来扩展现有的微件集。当SAC仪表板中默认提供的界面元素、数据可视化或功能不能满足用户需求是,自定义微件功能可能非常有用。在这篇博文中,我们将探讨我们使用OpenAI的ChatGPT为SAP分析云 创建自定义微件的经验,并分享我们在此过程中发现的一些技巧。我们还会进行演示录音以展示该过程,如下所示: 


技术基础 


SAC 中的自定义微件作为 Web 组件实现,这是一套允许开发人员创建具有封装功能的可重用自定义元素的技术。这可以使它们轻松集成到 Web 应用程序中,而不会影响其他代码。使用 ChatGPT 为 SAC 创建自定义微件时,必须确保它生成的是 Web 组件,因为它们构成了自定义微件的技术基础。 

我们可以要求 ChatGPT 使用如下提示来为SAC开发 Web 组件: 

  1. news ticker创建一个Web组件,该组件包含多个标签、30 秒持续时间、48px 字体大小以及鼠标悬停在标签上时用红色突出显示。

  2. 开发一个 Web 组件,该组件是具有 x 轴和 y 轴的折线图。

  3. 创建一个 Web 组件,该组件是具有 x 轴和 y 轴的折线图,而无需使用任何外部图表库。


以下是对自定义微件结构的详细说明: 

深绿色微件是必需的,而浅绿色微件是可选的。JSON文件用作微件的声明文件。此外,JavaScript文件(main.js)包含微件的业务逻辑。作为一个Web组件,ChatGPT可以帮助生成这个元素。 



我们的方法 


1.利用ChatGPT(GPT-4)创建Web组件。通过询问ChatGPT明确的问题,我们可以生成在SAP 分析云 中使用的Web组件。 

2.使用代码模板将生成的 Web 组件包装到自定义微件中,以便在 SAP分析云 中使用。 

点击以下link获取储存于Github的示例代码。

代码模板包含自定义微件所需的基本 JSON 文件和main.js。 

将 ChatGPT 生成的 Web 组件复制并粘贴到main.js文件中。 

确保 JSON 文件中的标记名称与 Web 组件中的名称匹配。 

例如: 

在 JSON 文件中,你将找到以下内容: 
"tag": "news-ticker", 

确保“news-ticker”标签与 main.js 中使用的标签相对应。 
customElements.define('news-ticker', NewsTicker) 

将占位符 URL 替换为准确的main.js URL。如果要使用 SAC 托管服务,请参阅博客:https://blogs.sap.com/2023/04/13/hosting-and-uploading-custom-widgets-resource-files-into-sap-analyt... 
"url": "http://localhost:3000/gpt/news-ticker/main.js", 

3.由开发人员实现业务逻辑,例如将 SAC 数据模型解释为自定义微件使用的结构。

经验之谈 


1.ChatGPT 还会生成一个 HTML 文件来测试 Web 组件。在将其包装为自定义微件之前,使用此 HTML 文件对其进行测试是有效的。

2.ChatGPT 可能会生成多个版本的实现,请选择最适合您需求的版本。

3。尽可能具体地向 ChatGPT 提出问题,以获得最准确的结果。

其他提示: 

4.在向 ChatGPT 寻求帮助时,需要将复杂的需求分解为更小、更易于管理的任务。

5.持续测试和迭代生成的代码,以确保其满足所需的功能并遵循最佳实践。

结论 


使用ChatGPT为 SAP 分析云 创建自定义微件具有显著的优势,例如节省时间和快速原型设计。 

然而,要注意的是 ChatGPT 是一个有用的工具,但不能取代开发人员的经验。开发人员必须利用他们的专业知识完善生成的代码,并确保自定义微件满足需求功能和质量标准。 

随着像 ChatGPT 这样的AI工具不断发展,我们可以期待在开发过程中获得更高的效率和帮助。然而,人类专业知识和AI之间的协作对于为 SAP分析云 创建高质量的自定义微件仍然至关重要。 

免责声明: 


SAP 指出,有关生成式 AI 和大型语言模型潜在用途的帖子仅代表个人发布者的想法和意见,并不代表 SAP 的官方立场或未来发展路线图。对于本网站上任何帖子或相关内容中提及的任何业务,或开发或发布任何功能,SAP没有任何法律义务或其他承诺




 

原文链接:link

原作者:jason.yang