人工智能在低码和无码开发中的作用

大型语言模型(LLMS)的出现,导致了对每一个有意义的产品(人工智能)和相当一部分没有意义的产品(人工智能)的快速开发。但有一个领域已经证明人工智能是一个强大而有用的补充:低代码和无代码软件开发。

让我们来看看AI是如何和为什么使构建应用程序更快和更容易的,特别是使用低代码和无代码工具。

AI在发展中的作用

首先,让我们讨论一下AI在简化和加速开发过程中最常见的两个角色:

1. 生成代码

2. 做个聪明的助手

AI代码生成器和助手使用在大规模代码库上训练有素的LLM,这些代码库向他们传授编程语言的语法、模式和语义。这些模型预测完成提示所需的代码--就像聊天机器人使用训练预测句子中的下一个单词一样。

自动代码生成

AI代码生成器基于输入创建代码.这些提示的形式是在集成的开发环境中或在命令行中自然语言输入或代码。代码生成器通过使程序员不再编写重复代码来加速开发。它们也可以减少常见的错误和印刷错误。但是与用于生成文本的LLMS类似,代码生成器需要仔细检查,并且可能会产生自己的错误。开发人员在接受AI生成的代码时需要谨慎,他们不仅要测试它是否构建,还要测试它是否构建 用户的要求 .

全球定位系统工程师 是一个开源人工智能代码生成器,它接受自然语言提示来构建整个代码库。

发展问题智能助理

智能助理在开发人员工作时提供实时帮助。它们作为AI代码生成器的一种形式工作,但不使用自然语言提示,它们可以自动完成,提供在线文档,并接受专门命令。这些工具提供了许多与代码生成器相同的好处,包括开发时间较短、错误较少以及打字错误减少。它们也是学习工具,因为它们在工作时为开发人员提供编程信息。但是就像任何人工智能工具一样,人工智能助手并不是万无一失的--他们需要 密切和仔细监测 .

人工智能和低和无代码:完美的在一起

低且没有针对新用户和非技术人员快速定制软件以满足其需求的工具需求而开发的代码。人工智能更进一步,更容易将想法转化为软件。

民主化发展

AI代码生成器和助手通过使代码更容易获取、提高生产率和促进持续学习使软件开发民主化。这些工具降低了新来的编程者的进入障碍。一个新手程序员可以使用它们通过在工作中学习来快速构建工作应用程序。例如, 微软电力应用程序 包括副驾驶,它为您生成应用程序代码,然后与您一起对其进行完善。

人工智能如何增强低码和无码平台

人工智能有几种重要的方法可以增强低代码和无代码平台。我们已经涵盖了AI从自然语言提示或代码编辑器中生成代码片段的能力。你可以使用LMS 目标1 和 双子座 为许多低代码平台生成代码,而许多无代码平台谷歌应用表 使用AI基于描述要集成做什么的文本生成集成。

您还可以使用AI自动化准备、清理和分析数据。这样可以更容易地集成和使用大型数据集,这些数据集在适合于使用您的模型之前需要进行调整。工具如 亚马逊射手座 使用AI来吸收、分类、组织和简化数据。有些平台使用AI帮助创建用户界面和填充表单。例如, 微软的权力平台 使用AI,使用户能够建立用户界面,并通过与副驾驶的会话交互实现流程自动化。

所有这些特性都有助于使低代码和无代码开发更快,包括在可伸缩性方面,因为更多的团队成员可以参与开发过程。

有多低和没有代码支持AI开发

虽然人工智能对于生成代码是非常宝贵的,但它在低代码和无代码应用中也很有用。许多低代码和无代码的平台允许您构建和部署启用i的应用程序。他们从你的应用程序中抽象出添加自然语言处理、计算机视觉和AIAPI等功能的复杂性。

用户期望应用程序提供语音提示、聊天机器人和图像识别等功能。即使对有经验的开发人员来说,"从头开始"开发这些功能也需要时间,因此许多平台都提供了一些模块,可以很容易地用很少或没有代码来添加它们。例如,微软拥有用于构建电力虚拟代理的低代码工具(现在是其一部分)。这些代理商可以插入各种各样的技能支持,并通过一个聊天界面来驱动他们。

像亚马逊萨格梅克和谷歌的低代码平台 可教机器 管理诸如准备数据、培训自定义机器学习模型和部署AI应用程序等任务。和 萨皮尔 从亚马逊的阿列克西语音到文本,并引导输出到许多不同的应用程序。

Figure 1. 构建带有积木结构的低编码ai功能应用程序

人工智能的低码和无码工具的例子

这个表格包含了一个广泛使用的支持人工智能代码生成的低代码和无代码平台列表、已启用的应用程序扩展,或两者:

Table 1. 人工低码和无码工具

申请类型主要用户主要特征AI/ML能力

亚马逊编码器人工码发生器开发者实时代码建议、安全扫描、广泛的语言支持ml驱动代码建议

亚马逊射手座完全管理的ML服务数据科学家、技术工程师能够构建、培训和部署ML模型;完全集成的IDE;对MLPOP的支持预先培训的模型、定制模型培训和部署

吉特布副驾驶人工对程序员开发者代码建议,多语种支持,背景感知建议用于代码建议的生成AI模型

谷歌云自动化无码人工智能数据科学家、开发人员高质量的定制ML模型可以在最少的努力下进行培训;支持各种数据类型,包括图像、文本和音频多功能语言模型自动化培训和部署

微软电力应用程序低码应用程序开发业务用户、开发人员可以建立定制业务应用程序;支持许多不同的数据来源;自动化工作流程增强应用程序的人工智能建设者

微软电力平台低码平台业务分析员、开发人员商业智能、应用开发、应用连接、机器人流程自动化增强应用程序和流程的AI应用程序生成器

利用人工智能促进发展

AI改进低代码和无代码开发的能力是不可否认的,但它的风险也是不可否认的。任何使用人工智能都需要适当的培训和全面的治理。LOM对提示的"幻觉"回答倾向也适用于代码生成。因此,虽然人工智能工具降低了新手开发人员进入的障碍,但在将代码部署到生产之前,您仍然需要有经验的程序员来审查、验证和测试代码。

· 开发人员通过提交提示和接收响应来使用AI。根据项目的不同,这些提示可能包含敏感信息。如果模型属于第三方供应商,或者没有正确地安全,那么开发人员就会公开这些信息。

· 当它工作时,AI建议的代码很可能满足它评估的提示.代码是正确的,但不一定是最好的解决方案。因此,严重依赖人工智能生成代码可能导致代码难以更改,并代表大量的技术债务。

AI已经在为编程民主化和加速低代码和无代码开发做出重要贡献。随着LMS的逐步改进,人工智能工具只会越来越好。尽管这些工具有所改进,但IT领导人仍需谨慎行事。人工智能提供强大的力量,但这种力量伴随着巨大的责任。任何和所有对AI的使用都需要全面的治理和完整的保障措施,以保护组织不受错误、漏洞和数据丢失的影响。

结论

将AI集成到低代码和无代码开发平台已经彻底改变了软件开发。它使高级编码的使用民主化,并赋予非专家以权力,使他们能够构建复杂的应用程序。

由AI驱动的工具和智能助理减少了开发时间,提高了开发的可伸缩性,并帮助将常见错误降至最低。但是这些强大的能力伴随着风险和责任。开发人员和IT领导需要建立 强有力的治理 , 试验制度 ,以及 验证制度 如果他们想安全利用人工智能的全部潜能。

AI技术和模型继续改进,它们很可能将成为创新、高效和安全软件开发的基石。查看AI如何通过低代码和无代码工具帮助组织扩大开发工作。