第050期: AI生成UI,低代码2.0

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AI已经成为替代编程工作的火热话题,本期【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者:唐霜,转载请注明出处。主要来聊一聊,如何在低代码平台的建设成果【原创内容,转载请注明出处】【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作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。化UI生成需求。

【版权所有】唐霜 www.tangshu本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文受版权保护】ang.net【访问 www.tangshuang.n本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.netet 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.n【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netet 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】

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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【未经授权禁止转载】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【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】频、数字人等一系列关联领域都取得了巨大突【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。破。在今年2月,出现了被称为史上第一个全本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能AI程序员的Devin,而上周也有消息本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net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。【本文首发于唐霜的博客】员。通过AI替代以往的编程工作,已经是被【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。验证的可行路径,只不过目前的成熟度还不够未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,后续的发展仍然有待观察。对于前端开发者【作者:唐霜】转载请注明出处:www.tangshuang.net而言,我们需要有警惕感的同时,也应该思考【转载请注明来源】【转载请注明来源】,如何利用AI技术,提升自己的开发效率,【原创内容,转载请注明出处】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。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】本文作者:唐霜,转载请注明出处。来聊一聊有关AI生成UI的话题。

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在前端,我们在某一个无法用单一词汇来描述【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。的领域,有着非常执着的追求,那就是尽可能本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的减少代码层面的编写,快速完成UI输出。【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。在这一追求下,从古至今衍生出来很多技术,转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。例如最早的网页制作工具frontpage【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】以及其继承者dreamweaver,其后【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】的H5编辑工具及其继承者页面编辑器,过去【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有,侵权必究】几年这一路径演变为风靡一时的低代码运动,本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net以及D2C(Design To Code本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。)运动。

【版权所有】唐霜 www.tangshu【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.netang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】

前端界一直在寻求一种可以根据需要自动生成【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】UI界面及其交互效果的一劳永逸的方法,但转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】即使出现了低代码这样的方案后,仍然无法成【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。I还是目前的主流。在低代码方案中,核心问转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】题在于,低代码平台无法满足灵活的UI效果【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】需求,以及无法满足复杂的逻辑判断需求,而【原创不易,请尊重版权】【未经授权禁止转载】一旦一个平台尝试去解决这些问题,就会发现转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】低代码平台的使用困难度指数级上升,这种使本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】用学习成本,以及使用所消耗的时间,不亚于本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。直接使用代码来编写UI。

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由此可见,在低代码的发展中,我们不能一味本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】的追求理想化的全能平台的目标,一旦追求全原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。能,就会陷入成本指数级上升的窘境。而通过本文作者:唐霜,转载请注明出处。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。低成本搭建一个可以满足当前业务需要场景的转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】低代码实现,虽然不能复用到其他场景中,但【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。是只要能在当下场景中被反复使用,赚回成本未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。,就是不错的选择。因此,在过去两年中,我【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。们鲜有再见全能型低代码平台的产品出现,因【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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,都无法绝对满足真本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。实的业务需求。

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在低代码运动中,我们收获了一些成果。而这本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】些成果的沉淀,却在今天带来了转机。

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前几天,一个名为open webui的项未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net目引爆了社区,这个项目基于LLM,让开发【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】者可以通过自然语言来描述搭建web页面。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。和以往D2C等一次性生成UI不同,ope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。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。原创内容,盗版必究。反复的调整UI,以对话的形式逐步调整界面【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】,最终获得你满意的效果。

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告诉它哪里应该放什么元素,颜色是什么,高【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】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。未经授权,禁止复制转载。你的身后指着屏幕指导你修改界面的场景。基【作者:唐霜】【原创内容,转载请注明出处】于openwebui,你可以换一个身份体【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。验一下。

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不过目前来看,openwebui还只能通【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net过语言描述来工作,而不能把图像(设计稿)原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】、鼠标动作等因素囊括起来,功能上感觉还是【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】比较初级,毕竟语言所表达的往往不够准确。

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但是,我之所以对这个项目如此感兴趣,在于【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】它基于LLM-based AI提供了一种【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】在AI时代进行UI生成的模式雏形。接下来未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,我将基于我自己的一些经验和想法,分解利著作权归作者所有,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。用LLM-based AI实现UI生成的【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】技术原理。

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我们都知道,web UI界面是靠HTML【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】5、CSS3和ES标准完成的,我们用ui原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。框架,如react、vue等就是把这些最本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】底层的原生实现封装为高级的框架,从而提升【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。开发效率。而在这些框架的基础上,我们又出【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。现了很多组件,这些组件包含了UI的结构和【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】样式,甚至交互效果都固定了,因此,这些组【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】件可以被抽象化,只要有组件名和对应的pr本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.netops参数,即可得到对应的UI效果。而低【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。代码平台则可以利用这些组件,在平台上完成本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】布局,以及组件props参数的配置,从而未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。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】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net局和组件调用规则,在实际渲染或生成代码是本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】按照该数据结构真实的载入组件来完成渲染。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】而这里的Schema,往往可以是纯文本的本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。,因此,一个低代码应用原理,可以被认为本本文版权归作者所有,未经授权不得转载。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【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】,那么也就意味着我们可以让LLM来生成它本文作者:唐霜,转载请注明出处。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。

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没错,讲了这么多,我们终于让LLM登场。未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。现在,我们的目标切换成了,如何让我们的A转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netI系统,可以通过LLM应用,实现从自然语本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net言描述到Schema数据的生成过程。

【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshu【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。ang.net原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】

LLM应用的发展过程有好几个阶段,你可以未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。关注我的公众号 wwwtangshuan转载请注明出处:www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】gnet 阅读相关文章了解。如果是早期,【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】我们主要强调的是 prompt 工程,利【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。用大模型的推理、思维链等特性,想尽办法让【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】大模型可以在推理过程中按照Schema的【本文首发于唐霜的博客】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,【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】一方面我们需要提供庞大的example和【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。schema描述,toekns太多,性能本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net扛不住,另一方面我们必须让自然语言是在描【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】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。【本文受版权保护】符合预期的。后来,我们尝试使用lora、【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】fine-tune等微调方案来让模型更懂【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】schema,这样就可以用更少token【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,但是这种方案仍然是要求用户自然语言描述原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】中,必须是在熟知schema的前提下进行转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。,否则很难对应到schema中。

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可见,这一时期,想直接通过描述UI长什么【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.net样子,到我们获得Schema文件之间,存未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】在着巨大的鸿沟,通过描述Schema信息著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。来生成Schema,虽然比拖拉拽看上去更【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。快,但准确性却并不理想。总而言之,少那么【作者:唐霜】【原创不易,请尊重版权】点意思。

转载请注明出处:www.tangshua【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容,转载请注明出处】ng.net【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.n著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】et 获取更多精彩内容】

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。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】到一个新阶段,通过设计大型工作流架构来完未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】成任务目标成为新范式。过去,我们往往希望本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。通过LLM一次或几次对话就能一步到位得到原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。我们想要的数据,在经过这1年的社会毒打之【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】后,发现是不可行的,纯粹的LLM交互是无未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】法提升效果的。吴恩达在其研究中发现,如果【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】只是单独依靠一两次对话就想获得想要的目标【版权所有,侵权必究】【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】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。T-4能打6分,但是如果设计出恰到好处的转载请注明出处:www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。工作流,即使GPT-3.5也能打到9分。

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可以说,2024年所有的AI应用都在利用原创内容,盗版必究。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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net强调多专家模型的网络结构。也就是说,整个【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net业界都意识到,单纯靠一个LLM单打独斗是【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】无法高效实现目标的,通过系统化的任务拆分【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net能让效果瞬间翻倍。这种分工协作思想,是今【转载请注明来源】【本文受版权保护】年AI应用架构的核心思想,也是我们这段时【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】间看到各类效果不错的AI产品令人惊艳的原原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。因。

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这样,就形成了一个完整的闭环。

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不过这里我没有详细展开当下业界主流的wo【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。rkflow架构模式,以后有机会的话,会【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】专门做一起节目来讲。

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可以看到,从路径上讲,用自然语言描述来生【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。成UI是完全可以实现的,而且openwe转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】bui还有一个特点,就是可以通过自然语言【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】来对界面进行调整,这一点也是非常友好。如原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】果可以在加入鼠标控制的能力,配合上语音识未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。别,那就更加有意识了,我们可以通过鼠标点【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。击某处,然后说话“这个地方改为蓝色”,就【原创内容,转载请注明出处】【原创不易,请尊重版权】可以修改出我们需要的效果。这样的场景相信【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】也并不难实现。

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好了,本期详细阐述了用AI生成UI的技术【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】实现原理。随着LLM技术的不断发展,我们本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【转载请注明来源】前端会逐渐受到影响,只有不断学习和进步,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】才能重复利用更为先进的工具提升我们的开发未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】效率,让我们的开发更加有意思。

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