【全球架构师峰会,_极客传媒】【全球架构师峰会,_极客传媒】当GPT遇到低代码，低代码平台AIGC开发落地实战_42页_13mb

低代码平台AIGC开发落地实战总结

核心内容

本文主要探讨了如何将大语言模型（LLM）与低代码平台结合，通过提示工程（Prompt Engineering）和生成知识（Generated Knowledge Prompting）等技术，实现自动化数据处理、图表生成、文档搜索等功能。同时，文章还介绍了低代码平台的DSL设计、逻辑可视化、以及向量数据库等技术，帮助构建更智能的AI问答系统和自动化工具。

主要观点

提示工程

• 提示工程是一种指导模型执行任务的方法，通过设计有效的提示可以提升模型回答的质量和格式。
• 提示包括指令、上下文、输入数据和输出指示符。
• temperature和top_p是控制输出多样性和确定性的参数，temperature越低，输出越准确；top_p越高，输出越多样化。
• GPT-3.5-turbo相较于text-davinci-003在性能和价格上更具优势，适合大多数应用场景。

少样本提示（Few-Shot）

• 通过提供少量示例，使模型在没有训练数据的情况下，学习任务的模式。
• Zero-shot：仅提供任务描述，不提供示例。
• One-shot：提供一个示例。
• Few-shot：提供几个示例，适用于可枚举场景。

思维链（Chain-of-Thought, CoT）

• 通过提供推理步骤，帮助模型解决更复杂的任务。
• CoT提示可以提高模型的分析能力，特别是在需要多步推理的问题上。

生成知识（Generated Knowledge Prompting）

• 通过提示将外部知识输入模型，使其能够回答一些模型本身不熟悉的问题。
• 这种技术是AI+低代码、问答系统等的重要基础。

低代码平台与GPT结合

• 低代码平台通过DSL（领域特定语言）实现人机交互，是实现自动化开发的关键。
• GPT可以用于生成页面、图表和逻辑流程，需要设计合理的提示和DSL结构。
• 通过JSON patch实现对低代码组件的更新，避免传输整个文档。

逻辑可视化与DSL设计

• 逻辑可视化是一种将流程表示为图结构的方法，使用Flow、Node、Link三个实体结构。
• Flow表示流程主体，Node表示节点，Link表示节点之间的关系。
• 通过设计合适的DSL，可以实现低代码平台与GPT的高效集成。

数据可视化与异常识别

• 使用柱状图、折线图等图表展示数据趋势。
• 异常识别包括类别离群值、时序中的点、关联、时序整体趋势、稳定份额、低方差、多数和时序离群值。
• Z-score算法用于检测数值型数据中的异常值。

向量数据库与Embedding

• Embedding是将文本转换为向量表示的技术，用于语义搜索、聚类、推荐等任务。
• 向量数据库如Supabase和Pinecone，可以存储和检索向量数据，突破Token限制。
• 使用LangChain实现向量数据库与GPT的集成，提升文档搜索和问答系统的智能化水平。

关键信息

• 提示工程是实现AI与低代码平台集成的关键。
• DSL设计是构建低代码平台与AI交互的基础。
• JSON patch用于高效更新低代码组件。
• 向量数据库和Embedding技术用于突破Token限制，实现大规模文本搜索。
• LangChain是实现AI与系统集成的重要工具。

技术实现

• 使用OpenAI API进行提示工程测试。
• 使用LangChain构建问答链、搜索链等。
• 使用JSON和DSL描述数据处理流程和图表结构。
• 使用Z-score算法进行异常检测。
• 使用向量数据库进行大规模文本搜索。

总结

• AIGC技术的落地需要一个良好的DSL。
• 提示工程是提升模型性能的关键。
• 少样本提示和思维链可以提升模型的推理能力。
• 生成知识技术可以扩展模型的知识边界。
• 向量数据库和Embedding技术可以突破Token限制，实现更高效的文本处理。
• LangChain是实现AI与系统集成的重要工具，推荐用于实际开发中。