思考ChatGPT带来的低代码产品

干货分享11个月前发布 Youzhizhan
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最近,ChatGPT继续流行,市场上每天都能找到新的应用程序。 ChatGPT和我们的低代码产品可以结合吗?或者说,这种大语言模型的思想能给低代码带来什么样的效率提升呢?

思考ChatGPT带来的低代码产品

在之前的文章中,已经多次提到我们正在开发一个低代码平台,主要针对ToB企业,帮助企业完善信息化建设,为企业的数字化转型做出贡献。

数字化转型的目标是降低成本和提高效率。 同样,效率对我们也很重要。 主要体现在:售前可以快速提供样机并与客户沟通,实施过程中高效交付,售后可以立即找到遇到的各种问题的答案。

最近,ChatGPT继续流行,市场上每天都能找到新的应用程序。 ChatGPT和我们的低代码产品可以结合吗?或者这种大语言模型的思想能给低代码带来什么样的效率提升?

事实上,一些巨头已经这样做了。

Salesforce宣布推出新产品EinsteinGPT,这是一种基于LLM技术的产品,与Salesforce的主要Web应用程序集成,并使用OpenAI ChatGPT模型帮助跟踪销售人员联系潜在客户的频率,并自动编写营销

另一方面,微软还宣布将把ChatGPT技术扩展到Power Platform平台。Energy Platform是微软的一款低码产品,在《我最近看了两本低码书》中介绍。这意味着Power平台上的Power虚拟代理和AI Builder都已更新了ChatGPT编码功能,允许用户在很少或没有代码的情况下开发自己的应用程序。

Salesforce将其应用于业务功能,而Microsoft具有增强的平台功能。对我们来说,售前和实施需要的是能够快速构建应用,售后需要快速解决问题,所以有两个方向可以做到。:

1. 提高应用建设的效率。

2. 构建智能问答系统。

当前项目的实施步骤如下:

  • 需求分析师与客户沟通后,整理需求文档。
  • 需求分析师宣讲建筑工程师和开发的需求。
  • 通过配置可以实现的部分由施工工程师搭建配置,其他部分由开发人员定制开发后再与平台集成。

低码产品集成了ChatGPT的能力后,系统就会变成这样:

  • 该系统具有理解自然语言的能力。
  • 在需求分析和客户聊天之后形成的文档本身就是用自然语言描述的。
  • 系统中有聊天对话框和交互。
  • 在对话框中输入需求描述,识别关键信息,包括接口标识和参数提取。
  • 调用平台接口创建应用程序,或调整本地功能。
  • 就这样聊天,我完成了系统。

例如:在对话框中输入,将当前列表的项目名称的列的宽度调整为500。 此时需要能够识别参数:merchandise name和width500,并且知道需要调用接口来调整列宽。

现有的低码平台在后台完成各种配置后,点击保存后,前端收集所有数据并传递给界面。 界面的粒度比较粗,一次会存储很多内容,但是在上面的例子中,调整一个列的列宽设置需要一个界面,这就要求界面的粒度非常精细,所以改变界面的粒

上面提到的结合ChatGPT的能力并不是直接连接到ChatGPT的接口上,所以实现起来还是相当困难的。然而,一项新技术在ToB市场上完全普及是有一段时间的。 只要方向正确,就有时间进行这种准备。

目前,该项目在实施过程中存在几个问题,这就是为什么智能问题系统非常重要的原因。:

  • 因为平台功能很多,非常灵活,这样同样的需求由不同的人来实现。 方法和方法不同,工作量可能是差距的几倍。;
  • 对于实施过程中遇到的各种产品问题,需要找熟悉的同事询问,或者咨询产品团队。

现在的方法是搜索文档,这些年也沉淀了很多文献,比如:业务场景案例、操作手册、实施手册等。 只是基于关键字搜索。 关键字搜索有几个问题。:

  • 很多时候我不知道如何提取关键字。
  • 有很多搜索结果无法准确匹配。 随着文档数量的增加,有必要通过大量结果进行过滤。
  • 寻找某一业务场景的建设方案,匹配度很差。

如果按照ChatGPT的思路,智能问答系统的逻辑是这样的:

  • 所有沉淀文档(语料库)生成矢量数据并存储在矢量数据库中。
  • 输入的自然语言生成向量,计算相似度,找到相关结果。
  • 组织输出。

针对这个问题,我在知识星球问了张善友。 下图由张善友提供。:

思考ChatGPT带来的低代码产品

宝玉也在推特上回答了类似的问题:

https://twitter-thread.com/t/1641656561650249730 …

但是,张善友和宝玉提供的参数都是依赖OpenAI的接口。 如果他们不依赖OpenAI,有没有办法实现它?这需要进一步的研究和研究。

最近看到Supabase产品的文档,提供了AI问答(https://supabase.com/docs ),这个效果是我想要达到的。 综上所述,就是根据自然语言的输入给出准确的答案。

思考ChatGPT带来的低代码产品

未来已经到来。 无论是产品还是个人,都需要不断学习和进化,才能不被淘汰。

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