人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的作用

大型語言模型 (LLM) 的出現(xiàn)導(dǎo)致人們急于將人工智能 (AI) 強(qiáng)行塞入每一種有意義的產(chǎn)品，以及相當(dāng)一部分不有意義的產(chǎn)品。但有一個領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個強(qiáng)大而有用的補(bǔ)充：低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

讓我們看看 AI 如何以及為何能夠讓應(yīng)用程序構(gòu)建更快、更容易，尤其是使用低代碼和無代碼工具。

人工智能在發(fā)展中的作用

首先，讓我們討論一下 AI 在簡化和加快開發(fā)過程方面發(fā)揮的兩個最常見的作用：

1. 生成代碼

2. 充當(dāng)智能助手

AI 代碼生成器和助手使用經(jīng)過大量代碼庫訓(xùn)練的 LLM，這些代碼庫教會它們編程語言的語法、模式和語義。這些模型可以預(yù)測完成提示所需的代碼，就像聊天機(jī)器人使用訓(xùn)練來預(yù)測句子中的下一個單詞一樣。

自動代碼生成

AI 代碼生成器根據(jù)輸入創(chuàng)建代碼。這些提示采用自然語言輸入或集成開發(fā)環(huán)境 (IDE) 或命令行中的代碼的形式。代碼生成器將程序員從編寫重復(fù)代碼中解放出來，從而加快了開發(fā)速度。它們還可以減少常見錯誤和印刷錯誤。但與用于生成文本的 LLM 類似，代碼生成器需要仔細(xì)審查，并且可能會犯自己的錯誤。開發(fā)人員在接受 AI 生成的代碼時需要小心謹(jǐn)慎，他們不僅要測試它是否能夠構(gòu)建，還要測試它是否按照用戶的要求執(zhí)行。

gpt-engineer是一個開源 AI 代碼生成器，它接受自然語言提示來構(gòu)建整個代碼庫。它與ChatGPT或自定義 LLM(如Llama)配合使用。

智能助理助力發(fā)展

智能助手在開發(fā)人員工作時為他們提供實時幫助。它們以 AI 代碼生成器的形式工作，但它們不使用自然語言提示，而是可以自動完成、提供內(nèi)聯(lián)文檔并接受專門的命令。這些助手可以在Eclipse和Microsoft 的 VS Code等編程工具、命令行或這三種工具中工作。

這些工具具有與代碼生成器相同的許多優(yōu)點，包括縮短開發(fā)時間、減少錯誤和減少拼寫錯誤。它們還可以作為學(xué)習(xí)工具，因為它們在開發(fā)人員工作時為他們提供編程信息。但與任何 AI 工具一樣，AI 助手并非萬無一失——它們需要密切而仔細(xì)的監(jiān)控。

GitHub 的 Copilot是一款流行的 AI 編程助手。它使用在公共 GitHub 存儲庫上構(gòu)建的模型，因此支持多種語言并可插入所有最流行的編程工具。微軟的 Power Platform和Amazon Q Developer是兩種流行的商業(yè)選擇，而Refact.ai是一種開源替代方案。

人工智能與低代碼和無代碼：完美結(jié)合

低代碼和無代碼開發(fā)是為了滿足新手和非技術(shù)人員對工具的需求，這些工具可讓他們快速定制符合自己需求的軟件。AI 更進(jìn)一步，讓將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為軟件變得更加容易。

民主化發(fā)展

AI 代碼生成器和助手使編碼更易于訪問、提高生產(chǎn)力和促進(jìn)持續(xù)學(xué)習(xí)，從而使軟件開發(fā)變得民主化。這些工具降低了新手編程的入門門檻。新手程序員可以使用它們通過在工作中學(xué)習(xí)來快速構(gòu)建可用的應(yīng)用程序。例如，Microsoft Power Apps包含 Copilot，它可以為您生成應(yīng)用程序代碼，然后與您一起完善它。

人工智能如何增強(qiáng)低代碼和無代碼平臺

AI 有幾種重要的方式可以增強(qiáng)低代碼和無代碼平臺。我們已經(jīng)介紹了 AI 從自然語言提示或代碼編輯器中的上下文生成代碼片段的能力。您可以使用ChatGPT和Gemini等 LLM 為許多低代碼平臺生成代碼，而AppSmith和Google AppSheet等許多無代碼平臺則使用 AI 根據(jù)描述您希望集成執(zhí)行的操作的文本來生成集成。

您還可以使用 AI 來自動準(zhǔn)備、清理和分析數(shù)據(jù)。這樣可以更輕松地集成和處理需要調(diào)整才能用于模型的大型數(shù)據(jù)集。Amazon SageMaker等工具使用 AI 來提取、排序、組織和簡化數(shù)據(jù)。一些平臺使用 AI 來幫助創(chuàng)建用戶界面和填充表單。例如，Microsoft 的 Power Platform使用 AI 使用戶能夠通過與其副駕駛的對話交互來構(gòu)建用戶界面并自動化流程。

所有這些功能有助于加快低代碼和無代碼開發(fā)速度，包括在可擴(kuò)展性方面，因為更多的團(tuán)隊成員可以參與開發(fā)過程。

低代碼和無代碼如何實現(xiàn)人工智能開發(fā)

AI 不僅在生成代碼方面具有無價的價值，而且在低代碼和無代碼應(yīng)用程序中也非常有用。許多低代碼和無代碼平臺允許您構(gòu)建和部署支持 AI 的應(yīng)用程序。它們消除了從應(yīng)用程序中添加自然語言處理、計算機(jī)視覺和 AI API 等功能的復(fù)雜性。

用戶希望應(yīng)用程序能夠提供語音提示、聊天機(jī)器人和圖像識別等功能。即使對于經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員來說，“從頭開始”開發(fā)這些功能也需要時間，因此許多平臺都提供了模塊，只需很少的代碼或根本不用代碼即可輕松添加這些功能。例如，微軟擁有用于在 Azure 上構(gòu)建 Power Virtual Agents(現(xiàn)在是其Copilot Studio的一部分)的低代碼工具。這些代理可以插入 Azure 服務(wù)支持的各種技能，并使用聊天界面驅(qū)動它們。

低代碼或無代碼平臺(如 Amazon SageMaker 和 Google 的Teachable Machine)可管理準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練自定義機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型和部署 AI 應(yīng)用程序等任務(wù)。Zapier利用Amazon Alexa 的語音轉(zhuǎn)文本功能，并將輸出定向到許多不同的應(yīng)用程序。

圖 1.使用構(gòu)建塊構(gòu)建支持 AI 的低代碼應(yīng)用程序

人工智能驅(qū)動的低代碼和無代碼工具示例

下表包含廣泛使用的支持 AI 代碼生成、支持 AI 的應(yīng)用程序擴(kuò)展或兩者的低代碼和無代碼平臺列表：

表 1. AI 驅(qū)動的低代碼和無代碼工具

使用人工智能進(jìn)行開發(fā)的陷阱

人工智能改善低代碼和無代碼開發(fā)的能力是不可否認(rèn)的，但它的風(fēng)險也是不容否認(rèn)的。任何使用人工智能都需要適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和全面的治理。LLM 對提示的“幻覺”答案的傾向也適用于代碼生成。因此，雖然人工智能工具降低了新手開發(fā)人員的入門門檻，但在將代碼部署到生產(chǎn)之前，您仍然需要經(jīng)驗豐富的程序員來審查、驗證和測試代碼。

· 開發(fā)人員通過提交提示和接收響應(yīng)來使用 AI。根據(jù)項目的不同，這些提示可能包含敏感信息。如果模型屬于第三方供應(yīng)商或未得到正確保護(hù)，您的開發(fā)人員就會泄露這些信息。

· 當(dāng)它工作時，AI 會建議可能滿足其評估提示的代碼。代碼是正確的，但它不一定是最好的解決方案。因此，過度依賴 AI 來生成代碼可能會導(dǎo)致代碼難以更改，并代表大量技術(shù)債務(wù)。

AI 已經(jīng)為編程民主化和加速低代碼和無代碼開發(fā)做出了重要貢獻(xiàn)。隨著 LLM 的逐漸改進(jìn)，用于創(chuàng)建軟件的 AI 工具只會越來越好。即使這些工具不斷改進(jìn)，IT 領(lǐng)導(dǎo)者仍需謹(jǐn)慎行事。AI 提供了強(qiáng)大的功能，但這種功能伴隨著巨大的責(zé)任。任何和所有 AI 的使用都需要全面的治理和完整的保障措施，以保護(hù)組織免受錯誤、漏洞和數(shù)據(jù)丟失的影響。

結(jié)論

將人工智能集成到低代碼和無代碼開發(fā)平臺已經(jīng)徹底改變了軟件開發(fā)。它使高級編碼的訪問變得民主化，并賦予非專家權(quán)力，使他們能夠構(gòu)建復(fù)雜的應(yīng)用程序。

人工智能驅(qū)動的工具和智能助手縮短了開發(fā)時間，提高了開發(fā)可擴(kuò)展性，并有助于最大限度地減少常見錯誤。但這些強(qiáng)大的功能也伴隨著風(fēng)險和責(zé)任。如果開發(fā)人員和 IT 領(lǐng)導(dǎo)者想要安全地發(fā)揮人工智能的全部潛力，他們需要建立強(qiáng)大的治理、測試制度和驗證系統(tǒng)。

AI 技術(shù)和模型不斷改進(jìn)，它們很可能成為創(chuàng)新、高效和安全軟件開發(fā)的基石。了解 AI 如何通過低代碼和無代碼工具幫助您的組織擴(kuò)大開發(fā)工作。