一、场景介绍
部门的日常任务在飞书的多维表格中进行管理：
每天会有新的任务需要添加创建
创建任务前需要查询任务，看看时间安排是否冲突
每周需要根据本周的任务情况进行汇总提交周报
部门领导希望基于部门员工的任务数据进行数据分析，查看当前任务情况
为了提升任务管理的效率，并进行自动化的数据分析呈现，我们通过 MaxKB 与飞书多维表格进行对接，结合 AI 大模型的能力，实现了飞书多维表格任务管理的自然语言交互式操作，并通过对接 DataEase，实现了飞书多维表格数据的定时自动分析呈现。
二、落地效果
1、飞书多维表格-日常任务
2、MaxKB 搭建【日常任务多维表格管理小助手】，进行飞书多维表格日常任务的管理，可根据用户输入的自然语言识别用户意图，进行任务创建、任务查询、周报生成等操作。
3、DataEase 对接飞书，实现多维表格数据的可视化分析展示
数据源接入：接入飞书多维表格，通过定时同步的方式，获取飞书多维表格中的数据。
创建数据集：数据加工处理
制作可视化分析看板，数据分析展示
三、具体配置实现
1、涉及以下 API 接口：查询记录、新增记录
在对接飞书多维表格前，需要确认飞书多维表格已授权该飞书应用访问相关数据。根据权限要求的不同，存在两种授权方式，选择其中一种即可：
由企业管理员开通多维表格权限，仅提供只读权限。
由普通管理员开通云文档权限，具备编辑权限
飞书多维表格中对该飞书应用做相关授权，添加文档应用
2、MaxKB 对接飞书
（1）下载下方链接中的应用包，在MaxKB中导入应用，导入应用后，应用中涉及的函数库也会一并导入到MaxKB中。
飞书多维表格管理小助手：https://www.123684.com/s/XWHqVv-lqqvH
应用中使用高级编排，通过函数库调用的方式，对接飞书多维表格，进行日常任务的查询和创建，编排流程如下图所示。
（2）修改函数库中的函数配置
修改函数【获取飞书app_access_token】中的app_id、app_secret
修改函数【飞书多维表格-日常任务插入数据】中的url地址中的“app_token”和“table_id”
“app_token”和“table_id”参考：https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/reference/bitable-v1/app-table-record/search
修改函数【飞书多维表格-查询任务并输出表格】中的url地址中的“app_token”和“table_id”
同时，函数【飞书多维表格-查询任务并输出表格】中输出表格需要引入pandas库，因此需要到服务器中安装pandas库相关依赖，直接进入到 MaxKB 容器里面执行即可：
# 进入容器
docker exec -it maxkb sh
# 安装 Pandas
pip install pandas
# 安装额外依赖（可选）
pip install openpyxl sqlalchemy
# 验证安装
python3 -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"修改函数【飞书多维表格-查询周报】中的url地址中的“app_token”和“table_id”
3、飞书对接 DataEase
（1）安装飞书插件包
https://dataease.io/docs/v2/user_manual/system_management/plugin_management/
（2）对接飞书平台配置
https://dataease.io/docs/v2/xpack/platform_abutment/#3
（3）飞书多维表格数据源对接
飞书数据源的操作方式与 API 数据源类似。访问多维表格的文档地址从 URL 中最后一个 / 与 ? 之间提取 app_token。
数据源配置页面输入 app_token ，点击【获取数据表】和【获取视图】，系统将自动加载该多维表格下的数据表和视图。
飞书数据源支持定时同步，操作方式与 API 数据源一致，可按需设置定时同步规则。
（4）接入数据源后，即可进行数据集的创建以及数据分析仪表板/大屏的制作
可参考官方文档：https://dataease.io/docs/v2/user_manual/dataset_description/