使用GPT实现低代码开发的高效率

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2023-09-21 09:38:34

使用GPT实现低代码开发的高效率

近年来，低代码开发热潮又一次袭来，业界对“降本、增效、提质”的声音越来越强。本文介绍了如何使用GPT实现低代码开发的高效率，包括提示工程、生成知识、逻辑编排、数据可视化和文档系统等技术。

提示工程

提示工程是一种通用技术，适合于几乎所有大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）。在大模型应用的开发过程中，Prompt Engineering做得好，不仅可以提升回答的质量，也可以限制回答的格式，因此提示工程也能够帮助大模型返回的内容更友好地被解读，这对后续跟其他系统的集成非常重要。

在使用GPT实现低代码能力时，仍要遵循基本Prompt原则：指令、上下文、输入输出，其中输出的格式记得明确。GPT具有强大的学习能力，可以降低代码方方面面的知识都灌输给它，给它提供完善的knowledge，甚至可以“教”它一些它不懂的专业知识。

生成知识

生成知识提示是一种利用语言模型自动生成知识并整合到常识推理中的方法。这种方法利用了大语言模型的优势，将其作为改进常识推理的、灵活的外部知识来源。通过使用通用的提示格式直接从语言模型中生成知识陈述，然后选择与给定任务相关的知识，可以提高常识推理的准确性。这种方法在语言生成、自然语言推理和问答系统等领域具有广泛的应用前景。

逻辑编排

逻辑编排主要解决能够通过FLOW（流程）或有向图来描述的业务形态，如业务流程编排，接口服务编排，UI复杂联动，微服务（FAAS）编排，大数据/机器学习pipleline等。一般来讲它的基础思路基于FBP，所以我们需要根据FBP的思路设计DSL。基于此类场景，我们设计一个schema来存储“图“，兼顾绘图和逻辑。

数据可视化

数据可视化的绘制部分相对比较简单。按照通常的思路，我们仍然分析Prompt要求，构造Prompt。可以通过向量数据库+embedding的方式，突破token的限制，从而实现大规模文本搜索的功能。

文档系统

在实际使用场景中，我们可以选择类似supabase这一类开源向量数据。库。可以使用向量数据库+embedding解决文档搜索问题。

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