AI对于低代码平台到底是帮手还是对手?
近日,CSDN举办的新程序员大会中,对于AI在代码领域的能力进行了5个层级的定义。并且进行了大量的测试,发现当下的AI已经可以去到初级程序员了,而更为强大的GPT-4的代码能力甚至还有更高的上限。可以看出ChatGPT引领的新的AI风暴,比以前来的更加猛烈,让很多曾经只在科幻电影中才会出现的场景变成了现实。
那么关注低代码的朋友可能也会关心一个问题,如果AI和低代码融合,现在又会什么样的表现和运用呢。
织信低代码于3月28日推出结合ChatGPT能力的「询问AI」功能后,很多用户积极参与体验,与织信团队一起进行了很多次的讨论交流,也反馈了许多非常有价值的建议。几乎所有的用户都认为在未来AI的功能可以在很多细分场景下发挥更大的作用,提高企业对于数字化转型收益的预期。
AI和低代码平台深度绑定后,用户可以通过指令让AI代替用户进行相关操作,让用户可以减少或者跳过对于功能的学习时间。达到更快上手的目的。我们目前集成的AI功能可以在平台中实现自动建模、图形化编程和辅助编码3个场景。
AI低代码应用场景
1、自动建模:让AI基于需求为用户提供数据模型。
AI低代码自动建模
2、图形化编程:让AI使用织信的“自动化蓝图”功能根据需求自动配置实现步骤。
AI低代码图形化编程
3、辅助编码:让AI根据需求自动编写数据表达式。
AI低代码辅助编码
其实很多目前刚接触到AI的朋友们肯定心中都会有一个疑问,AI真的能够变成生产力吗?
我们在集成的过程中,也针对这些功能模块进行了大批量的测试和修正,完成了对织信AI模块的第一阶段能力测试。
1. 响应能力(参考因素:结果回复时长、有效回复率)
2. 稳定性(参考因素:结果稳定性)
3. 业务价值(参考因素:是否满足预期、真实需求)
可以看出,现阶段可运用的AI模型,大多数场景还是运用在通用语料的运用上,在处理常用的文字类指令时,响应能力较强,能给到的答案也比较更令人满意。而在与其他系统的交互和深度业务场景的支持上,还有很大的提升空间。
根本原因还是在于,目前市面上的AI通用模型面对深度的业务场景还不具备对应的能力,这需要依赖于后续厂商能够对模型进行细分领域的训练,所以在自动建模这种知识型的工作时,AI的业务价值表现相对逊色一些。
当下AIGC产业快速发展,图片、影音、数字人等越来越多细分领域的AI产品都如雨后春笋一般爆发式出现。这些产品都在自己特定的赛道发挥作用。例如智能设计、商业BI、智能业务分析、运营推广等等领域。低代码厂商应该主动出击,拥抱AI,创造更多有意思的功能。
织信团队目前也已经成功通过开源的stable diffution为服装企业建设了一套智能AI模特换装应用。通过提供指定服装不同角度的图片和promt。系统即可自行生成穿着对应服装的模特图片了,为企业节省了不少的拍摄成本。
织信作为一家企业级低代码开发平台,自上线以来,一直积极拥抱新技术,并在今年初第一时间加入了AI工具,帮助用户进行智能化开发。经过几个月以来的尝试,现已基本摸索出一套“AI+低代码”的组合打法,帮助用户在构建应用方面得到了极大的效率提升,并有效降低开发门槛和企业数字化转型难度。