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[導(dǎo)讀]大型語言模型(LLMS)的出現(xiàn),導(dǎo)致了對每一個有意義的產(chǎn)品(人工智能)和相當(dāng)一部分沒有意義的產(chǎn)品(人工智能)的快速開發(fā)。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)。

大型語言模型(LLMS)的出現(xiàn),導(dǎo)致了對每一個有意義的產(chǎn)品(人工智能)和相當(dāng)一部分沒有意義的產(chǎn)品(人工智能)的快速開發(fā)。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)。

讓我們來看看AI是如何和為什么使構(gòu)建應(yīng)用程序更快和更容易的,特別是使用低代碼和無代碼工具。

AI在發(fā)展中的作用

首先,讓我們討論一下AI在簡化和加速開發(fā)過程中最常見的兩個角色:

1. 生成代碼

2. 做個聰明的助手

AI代碼生成器和助手使用在大規(guī)模代碼庫上訓(xùn)練有素的LLM,這些代碼庫向他們傳授編程語言的語法、模式和語義。這些模型預(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代碼生成器基于輸入創(chuàng)建代碼.這些提示的形式是在集成的開發(fā)環(huán)境中或在命令行中自然語言輸入或代碼。代碼生成器通過使程序員不再編寫重復(fù)代碼來加速開發(fā)。它們也可以減少常見的錯誤和印刷錯誤。但是與用于生成文本的LLMS類似,代碼生成器需要仔細(xì)檢查,并且可能會產(chǎn)生自己的錯誤。開發(fā)人員在接受AI生成的代碼時需要謹(jǐn)慎,他們不僅要測試它是否構(gòu)建,還要測試它是否構(gòu)建 用戶的要求 .

全球定位系統(tǒng)工程師 是一個開源人工智能代碼生成器,它接受自然語言提示來構(gòu)建整個代碼庫。

發(fā)展問題智能助理

智能助理在開發(fā)人員工作時提供實時幫助。它們作為AI代碼生成器的一種形式工作,但不使用自然語言提示,它們可以自動完成,提供在線文檔,并接受專門命令。這些工具提供了許多與代碼生成器相同的好處,包括開發(fā)時間較短、錯誤較少以及打字錯誤減少。它們也是學(xué)習(xí)工具,因為它們在工作時為開發(fā)人員提供編程信息。但是就像任何人工智能工具一樣,人工智能助手并不是萬無一失的--他們需要 密切和仔細(xì)監(jiān)測 .

人工智能和低和無代碼:完美的在一起

低且沒有針對新用戶和非技術(shù)人員快速定制軟件以滿足其需求的工具需求而開發(fā)的代碼。人工智能更進(jìn)一步,更容易將想法轉(zhuǎn)化為軟件。

民主化發(fā)展

AI代碼生成器和助手通過使代碼更容易獲取、提高生產(chǎn)率和促進(jìn)持續(xù)學(xué)習(xí)使軟件開發(fā)民主化。這些工具降低了新來的編程者的進(jìn)入障礙。一個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)建工作應(yīng)用程序。例如,?微軟電力應(yīng)用程序 包括副駕駛,它為您生成應(yīng)用程序代碼,然后與您一起對其進(jìn)行完善。

人工智能如何增強(qiáng)低碼和無碼平臺

人工智能有幾種重要的方法可以增強(qiáng)低代碼和無代碼平臺。我們已經(jīng)涵蓋了AI從自然語言提示或代碼編輯器中生成代碼片段的能力。你可以使用LMS?目標(biāo)1 和?雙子座 為許多低代碼平臺生成代碼,而許多無代碼平臺谷歌應(yīng)用表 使用AI基于描述要集成做什么的文本生成集成。

您還可以使用AI自動化準(zhǔn)備、清理和分析數(shù)據(jù)。這樣可以更容易地集成和使用大型數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集在適合于使用您的模型之前需要進(jìn)行調(diào)整。工具如?亞馬遜射手座 使用AI來吸收、分類、組織和簡化數(shù)據(jù)。有些平臺使用AI幫助創(chuàng)建用戶界面和填充表單。例如,?微軟的權(quán)力平臺 使用AI,使用戶能夠建立用戶界面,并通過與副駕駛的會話交互實現(xiàn)流程自動化。

所有這些特性都有助于使低代碼和無代碼開發(fā)更快,包括在可伸縮性方面,因為更多的團(tuán)隊成員可以參與開發(fā)過程。

有多低和沒有代碼支持AI開發(fā)

雖然人工智能對于生成代碼是非常寶貴的,但它在低代碼和無代碼應(yīng)用中也很有用。許多低代碼和無代碼的平臺允許您構(gòu)建和部署啟用i的應(yīng)用程序。他們從你的應(yīng)用程序中抽象出添加自然語言處理、計算機(jī)視覺和AIAPI等功能的復(fù)雜性。

用戶期望應(yīng)用程序提供語音提示、聊天機(jī)器人和圖像識別等功能。即使對有經(jīng)驗的開發(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一些模塊,可以很容易地用很少或沒有代碼來添加它們。例如,微軟擁有用于構(gòu)建電力虛擬代理的低代碼工具(現(xiàn)在是其一部分)。這些代理商可以插入各種各樣的技能支持,并通過一個聊天界面來驅(qū)動他們。

像亞馬遜薩格梅克和谷歌的低代碼平臺?可教機(jī)器 管理諸如準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、培訓(xùn)自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型和部署AI應(yīng)用程序等任務(wù)。和?薩皮爾 從亞馬遜的阿列克西語音到文本,并引導(dǎo)輸出到許多不同的應(yīng)用程序。

Figure 1. 構(gòu)建帶有積木結(jié)構(gòu)的低編碼ai功能應(yīng)用程序

人工智能的低碼和無碼工具的例子

這個表格包含了一個廣泛使用的支持人工智能代碼生成的低代碼和無代碼平臺列表、已啟用的應(yīng)用程序擴(kuò)展,或兩者:

Table 1. 人工低碼和無碼工具

申請類型主要用戶主要特征AI/ML能力

亞馬遜編碼器人工碼發(fā)生器開發(fā)者實時代碼建議、安全掃描、廣泛的語言支持ml驅(qū)動代碼建議

亞馬遜射手座完全管理的ML服務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)家、技術(shù)工程師能夠構(gòu)建、培訓(xùn)和部署ML模型;完全集成的IDE;對MLPOP的支持預(yù)先培訓(xùn)的模型、定制模型培訓(xùn)和部署

吉特布副駕駛?cè)斯Τ绦騿T開發(fā)者代碼建議,多語種支持,背景感知建議用于代碼建議的生成AI模型

谷歌云自動化無碼人工智能數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員高質(zhì)量的定制ML模型可以在最少的努力下進(jìn)行培訓(xùn);支持各種數(shù)據(jù)類型,包括圖像、文本和音頻多功能語言模型自動化培訓(xùn)和部署

微軟電力應(yīng)用程序低碼應(yīng)用程序開發(fā)業(yè)務(wù)用戶、開發(fā)人員可以建立定制業(yè)務(wù)應(yīng)用程序;支持許多不同的數(shù)據(jù)來源;自動化工作流程增強(qiáng)應(yīng)用程序的人工智能建設(shè)者

微軟電力平臺低碼平臺業(yè)務(wù)分析員、開發(fā)人員商業(yè)智能、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用連接、機(jī)器人流程自動化增強(qiáng)應(yīng)用程序和流程的AI應(yīng)用程序生成器

利用人工智能促進(jìn)發(fā)展

AI改進(jìn)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)險也是不可否認(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。LOM對提示的"幻覺"回答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)人員進(jìn)入的障礙,但在將代碼部署到生產(chǎn)之前,您仍然需要有經(jīng)驗的程序員來審查、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,或者沒有正確地安全,那么開發(fā)人員就會公開這些信息。

· 當(dāng)它工作時,AI建議的代碼很可能滿足它評估的提示.代碼是正確的,但不一定是最好的解決方案。因此,嚴(yán)重依賴人工智能生成代碼可能導(dǎo)致代碼難以更改,并代表大量的技術(shù)債務(wù)。

AI已經(jīng)在為編程民主化和加速低代碼和無代碼開發(fā)做出重要貢獻(xiàn)。隨著LMS的逐步改進(jìn),人工智能工具只會越來越好。盡管這些工具有所改進(jìn),但I(xiàn)T領(lǐng)導(dǎo)人仍需謹(jǐn)慎行事。人工智能提供強(qiáng)大的力量,但這種力量伴隨著巨大的責(zé)任。任何和所有對AI的使用都需要全面的治理和完整的保障措施,以保護(hù)組織不受錯誤、漏洞和數(shù)據(jù)丟失的影響。

結(jié)論

將AI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)。它使高級編碼的使用民主化,并賦予非專家以權(quán)力,使他們能夠構(gòu)建復(fù)雜的應(yīng)用程序。

由AI驅(qū)動的工具和智能助理減少了開發(fā)時間,提高了開發(fā)的可伸縮性,并幫助將常見錯誤降至最低。但是這些強(qiáng)大的能力伴隨著風(fēng)險和責(zé)任。開發(fā)人員和IT領(lǐng)導(dǎo)需要建立 強(qiáng)有力的治理 , 試驗制度 ,以及 驗證制度 如果他們想安全利用人工智能的全部潛能。

AI技術(shù)和模型繼續(xù)改進(jìn),它們很可能將成為創(chuàng)新、高效和安全軟件開發(fā)的基石。查看AI如何通過低代碼和無代碼工具幫助組織擴(kuò)大開發(fā)工作。

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