AI已经成为替代编程工作的火热话题，本期未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】主要来聊一聊，如何在低代码平台的建设成果【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】上，利用LLM的能力，可以实现简单的智能【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。化UI生成需求。
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内容摘要
过去1年，LLM-based已经成为AI【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。的新范式，于此同时，自然语言生成图片、视转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。频、数字人等一系列关联领域都取得了巨大突著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】破。在今年2月，出现了被称为史上第一个全【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。能AI程序员的Devin，而上周也有消息【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。称阿里入职了工号为AI001的全智能程序本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】员。通过AI替代以往的编程工作，已经是被【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】验证的可行路径，只不过目前的成熟度还不够本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net，后续的发展仍然有待观察。对于前端开发者本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】而言，我们需要有警惕感的同时，也应该思考【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】，如何利用AI技术，提升自己的开发效率，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net以在激烈的竞争中出类拔萃。今天，我们就要【原创不易，请尊重版权】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】来聊一聊有关AI生成UI的话题。
【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】在前端，我们在某一个无法用单一词汇来描述转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】的领域，有着非常执着的追求，那就是尽可能本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】的减少代码层面的编写，快速完成UI输出。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。在这一追求下，从古至今衍生出来很多技术，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】例如最早的网页制作工具frontpage【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net以及其继承者dreamweaver，其后【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。的H5编辑工具及其继承者页面编辑器，过去著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。几年这一路径演变为风靡一时的低代码运动，本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net以及D2C（Design To Code【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net）运动。
【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。前端界一直在寻求一种可以根据需要自动生成转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。UI界面及其交互效果的一劳永逸的方法，但本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】即使出现了低代码这样的方案后，仍然无法成原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net为新的主流范式，直接通过code编程写U【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.netI还是目前的主流。在低代码方案中，核心问【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。题在于，低代码平台无法满足灵活的UI效果原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net需求，以及无法满足复杂的逻辑判断需求，而【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】一旦一个平台尝试去解决这些问题，就会发现原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net低代码平台的使用困难度指数级上升，这种使本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。用学习成本，以及使用所消耗的时间，不亚于【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】直接使用代码来编写UI。
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。由此可见，在低代码的发展中，我们不能一味【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】的追求理想化的全能平台的目标，一旦追求全本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】能，就会陷入成本指数级上升的窘境。而通过转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】低成本搭建一个可以满足当前业务需要场景的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net低代码实现，虽然不能复用到其他场景中，但原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。是只要能在当下场景中被反复使用，赚回成本本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】，就是不错的选择。因此，在过去两年中，我原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】们鲜有再见全能型低代码平台的产品出现，因【原创内容，转载请注明出处】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。为任何全能型低代码平台，都无法绝对满足真【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】实的业务需求。
【本文受版权保护】【本文受版权保护】在低代码运动中，我们收获了一些成果。而这本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】些成果的沉淀，却在今天带来了转机。
未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】前几天，一个名为open webui的项【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net目引爆了社区，这个项目基于LLM，让开发著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。者可以通过自然语言来描述搭建web页面。原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。和以往D2C等一次性生成UI不同，ope转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。nwebui支持通过自然语言实时的连续的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。反复的调整UI，以对话的形式逐步调整界面未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】，最终获得你满意的效果。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。告诉它哪里应该放什么元素，颜色是什么，高原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】度如何……有没有回忆起产品或设计同学站在著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net你的身后指着屏幕指导你修改界面的场景。基未经授权，禁止复制转载。【转载请注明来源】于openwebui，你可以换一个身份体原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】验一下。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】不过目前来看，openwebui还只能通【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。过语言描述来工作，而不能把图像（设计稿）本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】、鼠标动作等因素囊括起来，功能上感觉还是【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。比较初级，毕竟语言所表达的往往不够准确。
【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。但是，我之所以对这个项目如此感兴趣，在于本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。它基于LLM-based AI提供了一种【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】在AI时代进行UI生成的模式雏形。接下来【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，我将基于我自己的一些经验和想法，分解利【转载请注明来源】【本文受版权保护】用LLM-based AI实现UI生成的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】技术原理。
原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。我们都知道，web UI界面是靠HTML【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。5、CSS3和ES标准完成的，我们用ui【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】框架，如react、vue等就是把这些最著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。底层的原生实现封装为高级的框架，从而提升未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】开发效率。而在这些框架的基础上，我们又出【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net现了很多组件，这些组件包含了UI的结构和【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】样式，甚至交互效果都固定了，因此，这些组【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net件可以被抽象化，只要有组件名和对应的pr【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】ops参数，即可得到对应的UI效果。而低未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。代码平台则可以利用这些组件，在平台上完成【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net布局，以及组件props参数的配置，从而【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】输出对应组件体系的界面。在低代码平台上，【本文受版权保护】【原创内容，转载请注明出处】我们通过某种Schema数据结构来描述布转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。局和组件调用规则，在实际渲染或生成代码是【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。按照该数据结构真实的载入组件来完成渲染。未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】而这里的Schema，往往可以是纯文本的【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】，因此，一个低代码应用原理，可以被认为本本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。质上就是一种配置文件的生成。既然是纯文本转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。，那么也就意味着我们可以让LLM来生成它著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net。
原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。没错，讲了这么多，我们终于让LLM登场。【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】现在，我们的目标切换成了，如何让我们的A原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。I系统，可以通过LLM应用，实现从自然语著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】言描述到Schema数据的生成过程。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】LLM应用的发展过程有好几个阶段，你可以著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。关注我的公众号 wwwtangshuan【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】gnet 阅读相关文章了解。如果是早期，【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。我们主要强调的是 prompt 工程，利【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】用大模型的推理、思维链等特性，想尽办法让【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。大模型可以在推理过程中按照Schema的本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。特征进行生成。但是，这种方法效果非常差，【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。一方面我们需要提供庞大的example和【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】schema描述，toekns太多，性能【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net扛不住，另一方面我们必须让自然语言是在描【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】述schema，而非描述UI，这显然是不本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】符合预期的。后来，我们尝试使用lora、【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】fine-tune等微调方案来让模型更懂未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】schema，这样就可以用更少token【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】，但是这种方案仍然是要求用户自然语言描述【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】中，必须是在熟知schema的前提下进行【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，否则很难对应到schema中。
【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。可见，这一时期，想直接通过描述UI长什么【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net样子，到我们获得Schema文件之间，存原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net在着巨大的鸿沟，通过描述Schema信息未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net来生成Schema，虽然比拖拉拽看上去更【本文首发于唐霜的博客】【作者：唐霜】快，但准确性却并不理想。总而言之，少那么【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。点意思。
【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。今年，也就是2024年，LLM的应用进入本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。到一个新阶段，通过设计大型工作流架构来完转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】成任务目标成为新范式。过去，我们往往希望原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】通过LLM一次或几次对话就能一步到位得到【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net我们想要的数据，在经过这1年的社会毒打之【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。后，发现是不可行的，纯粹的LLM交互是无【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。法提升效果的。吴恩达在其研究中发现，如果【原创内容，转载请注明出处】【原创内容，转载请注明出处】只是单独依靠一两次对话就想获得想要的目标【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】，其成功率，GPT-3.5能打3分，GP【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netT-4能打6分，但是如果设计出恰到好处的【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。工作流，即使GPT-3.5也能打到9分。
【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。什么是工作流呢？简单讲，就是不妄想通过简【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。单的1个步骤就立马得到结果，而是有规划有转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net策略的进行多轮对话，让不同的Agent担【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】任不同的角色，分工合作，再加入一些验证、转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】调整等环节，从而让走完整个流程后出来的结【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net果更逼近我们想要的结果。
【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】可以说，2024年所有的AI应用都在利用【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。这个思路，包括最新的大模型底座架构，也在【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】强调多专家模型的网络结构。也就是说，整个著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。业界都意识到，单纯靠一个LLM单打独斗是原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。无法高效实现目标的，通过系统化的任务拆分原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】能让效果瞬间翻倍。这种分工协作思想，是今著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】年AI应用架构的核心思想，也是我们这段时【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】间看到各类效果不错的AI产品令人惊艳的原【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net因。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。回到我们的主题，当用户在对UI进行描述时未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。，openwebui将整个任务进行了划分【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】，通过不同的阶段、不同的模型调用、不同的【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。任务目标、不同的工具调用，最终让生成的代本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。码更为逼近用户描述的目标。如果再结合我们著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】上文提到的，我们通过微调，可以让大模型可【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】以根据用户描述获得更逼近与我们Schem【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。a结构的输出。这个过程本身就有点像一个开转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】发团队的工作过程，产品描述需求，产出交互原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】稿，设计根据需求产出设计稿，开发根据需求【转载请注明来源】【作者：唐霜】和设计稿产出代码。通过这种分工协作，虽然本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】用户不懂专业的编码过程，但是只要他可以描【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】述正确自己的需求，就可以得到对应的结果。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】由于我们已经有低代码的成果，因此，利用低转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。代码平台现有的能力，把低代码平台作为一个未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】第三方工具，挂载在AI系统上，当上述工作【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net流运行到某个节点时，把低代码平台作为工具著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】进行调用，就形成了符合眼下Agent架构【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的合理模式。
【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】这里其实有一个细节，就是workflow【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。执行调用工具任务时，需要向工具传参，而这转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。个参数往往是上游的节点中的LLM生成的，【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net这个参数应该就是我们需要的Schema文【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。件。
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【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。不过这里我没有详细展开当下业界主流的wo【本文首发于唐霜的博客】【原创不易，请尊重版权】rkflow架构模式，以后有机会的话，会未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。专门做一起节目来讲。
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【未经授权禁止转载】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】好了，本期详细阐述了用AI生成UI的技术著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。实现原理。随着LLM技术的不断发展，我们【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。前端会逐渐受到影响，只有不断学习和进步，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】才能重复利用更为先进的工具提升我们的开发转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】效率，让我们的开发更加有意思。
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