国内首个低代码结合GPTChat实现AI自动建模与图形化编程

一、AI时代来势汹汹

整个3月,互联网行业似乎已经感受到了一股新的力量正在崛起,以ChatGPT为代表的AIGC势力,正在以风起云涌之势快速登场。

从OpenAI放出ChatGPT-4的模型短短一周内,Google、微软相继也召开了自己的发布会推出了自己的AI产品

而国内的厂商也不甘落后,百度的文心一言发布后,华为、腾讯也宣布自研的AI工具即将上线。似乎新的产业革命比所有人预期都要来的更快。

国内首个低代码结合GPTChat实现AI自动建模与图形化编程插图

AIGC类的工具,已经从简单的问答,延伸到图片、视频、甚至具体业务场景中。

例如微软在Copilot的发布会上,已经展示了AI可以通过简单的指令自动生生成PPT了,而且效果完全不亚于人为产出。

目前这些概念型功能已经不断的刷新了大家的认知,所有人都在惊讶AI的生产力究竟还能达到什么样的高度?

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二、低代码+AI

国内首个低代码结合GPTChat实现AI自动建模与图形化编程插图2

低代码的初衷就是能够大幅提高系统研发效率,来帮助用户更好的实现数字化。其实在本质上来说,和AI是相通的。现在的ChatGPT都能写代码,那么它能不能联动低代码工具呢?答案当然是可以!

在经过了充分的调研和技术论证后,织信团队于近日通过织信Informat next 低代码平台实现了国内首个能够结合AI功能进行程序自动搭建的功能。

接下来咱们就来看看低代码+AI的惊人威力。

· 搭建模型

在织信低代码的应用设计过程中,模型搭建往往是一个系统的初期最重要的阶段,需要低代码开发人员基于过往的业务场景经验,提供合理、可拓展的业务模型设计。而这一项工作,在接入AI后,立马能够轻松搞定!

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​我们仅需要在【询问AI】的功能中,输入需要构建一个生产管理系统中的产品信息表,系统在几秒内自动生成了对应模块需要的模型。(当然这个过程包含了,系统发挥AI的能力自动梳理需求模型,并且通过织信直接创建出来)

这一个操作将原本需要几小时才能完成的工作优化到秒级!

· 图形化编程

AI能做到的事情当然还不止这一些。数据模型毕竟还仅仅是单一维度的东西,要配合业务逻辑的才能称得上是系统。

织信团队还开发出了基于需求,通过织信的【自动化】功能实现,业务逻辑的自动化编写能力。

我们需要生成一个“当会议室信息表的会议状态从进行中变为已完成的时候,自动生成会议纪要记录,并且关联对应的会议信息。系统会自动生成对应的自动化步骤。

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当然如果你还想挑战它的极限,我们输入一段更加复杂的指令,系统也能够很好的给出结果。 我们将下面的需求写入对话框内:

根据传入的recordId查询项目表的项目记录,判断项目的状态是否为进行中,如果是继续执行,如果不是则中断并提示“项目状态已修改”。继续查询任务表中关联项目等于recordId的任务列表,判断任务列表中是否有存在状态不为已完成的任务,如果满足则中断并提示“还有未完成的任务,无法完成项目”,如果不满足则修改当前项目的状态为已完成,修改当前项目的完成时间为当前时间,并且给项目负责人发送系统通知。

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· 编写代码片段

在很多复杂的需求场景里,某些功能可能需要用到脚本,甚至是编写代码才能实现用户的需求。

这个时候如果你是一个完全不懂如何写代码的人,也完全不用担心。

织信在涉及到代码编写的地方,也引入了【询问AI】的功能,此时的你只需要输入指令,AI连代码也可以帮你轻松搞定。

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三、全面数字化将成为AI的门槛

可以肯定的是,在未来AI的时代里,全面数字化将成为使用AI起步的重要门槛,因为AI需要大量的数据源进行训练和使用。

织信作为一款企业级低代码开发工具,从企业用户的实际场景出发,帮助企业实现全面的数字化升级。

通过低代码强大的开发能力,帮助企业建立起全面的数字化办公系统,覆盖产、销、存、财、人五大环节,彻底扫清企业内部的数字化死角,打破数据壁垒,实现数字化战略全面升级。

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四、“低代码+AI”未来可期

国内企业目前数字化转型的普遍遇到的难题是“缺钱”、“缺人”。

缺钱,一方面是经营者缺少对数字化正确的认识,导致企业一般很少下大力度投入在数字化系统的研发和采购上;另一方面传统研发带来的高成本、长周期也让很多老板望而却步。

缺人,是因为企业在推进数字化的过程中,缺少有经验的数字化转型专家对数字化战略进行设计和推进。没有方法,就没有办法落地。

而这两件事情,在“低代码 + AI”的结合下,我们给出了一个全新的解法。

首先低代码凭借特有的系统构建成本优势,能够大幅度的帮助企业削减信息化投入成本,用1个系统的钱做建设10个系统的事。

随着AI的加持,我们对于信息化系统的构建规划,在专业人力不能够支持到的情况下,也可以通过AI的助力,帮我们实现更多的可能。

在未来,织信研发团队已经开始通过AI在实现更多算法模型上的尝试,来帮助更多的场景落地,例如:生产制造领域的中的排产模型、零售行业中的销售预测模型等等,这些动辄需要上百万的研发投入才能够实现的功能。在未来,就都可以通过低代码平台的AI建设能力,只要你提出需求,系统都可以帮你自动搞定!

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41137493/article/details/129833113

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