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。【作者：唐霜】主要来聊一聊，如何在低代码平台的建设成果著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。上，利用LLM的能力，可以实现简单的智能【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。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【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】的新范式，于此同时，自然语言生成图片、视本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】频、数字人等一系列关联领域都取得了巨大突【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】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】【未经授权禁止转载】能AI程序员的Devin，而上周也有消息【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】称阿里入职了工号为AI001的全智能程序著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】员。通过AI替代以往的编程工作，已经是被【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】验证的可行路径，只不过目前的成熟度还不够【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，后续的发展仍然有待观察。对于前端开发者【转载请注明来源】【作者：唐霜】而言，我们需要有警惕感的同时，也应该思考转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】，如何利用AI技术，提升自己的开发效率，转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net以在激烈的竞争中出类拔萃。今天，我们就要【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】来聊一聊有关AI生成UI的话题。
原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】在前端，我们在某一个无法用单一词汇来描述本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】的领域，有着非常执着的追求，那就是尽可能著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的减少代码层面的编写，快速完成UI输出。【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。在这一追求下，从古至今衍生出来很多技术，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。例如最早的网页制作工具frontpage本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。以及其继承者dreamweaver，其后【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。的H5编辑工具及其继承者页面编辑器，过去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】几年这一路径演变为风靡一时的低代码运动，未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】以及D2C（Design To Code本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】）运动。
转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】前端界一直在寻求一种可以根据需要自动生成【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。UI界面及其交互效果的一劳永逸的方法，但【作者：唐霜】【原创不易，请尊重版权】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。【版权所有，侵权必究】为新的主流范式，直接通过code编程写U【作者：唐霜】【原创内容，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【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net题在于，低代码平台无法满足灵活的UI效果【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】需求，以及无法满足复杂的逻辑判断需求，而原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】一旦一个平台尝试去解决这些问题，就会发现【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。低代码平台的使用困难度指数级上升，这种使转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】用学习成本，以及使用所消耗的时间，不亚于【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。直接使用代码来编写UI。
【版权所有，侵权必究】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】的追求理想化的全能平台的目标，一旦追求全【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。能，就会陷入成本指数级上升的窘境。而通过未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】低成本搭建一个可以满足当前业务需要场景的原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】低代码实现，虽然不能复用到其他场景中，但【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。是只要能在当下场景中被反复使用，赚回成本转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，就是不错的选择。因此，在过去两年中，我未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】们鲜有再见全能型低代码平台的产品出现，因【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。为任何全能型低代码平台，都无法绝对满足真【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。实的业务需求。
转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】在低代码运动中，我们收获了一些成果。而这未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net些成果的沉淀，却在今天带来了转机。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】前几天，一个名为open webui的项【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】目引爆了社区，这个项目基于LLM，让开发【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。者可以通过自然语言来描述搭建web页面。【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】和以往D2C等一次性生成UI不同，ope【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】nwebui支持通过自然语言实时的连续的【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net反复的调整UI，以对话的形式逐步调整界面【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，最终获得你满意的效果。
【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net告诉它哪里应该放什么元素，颜色是什么，高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】度如何……有没有回忆起产品或设计同学站在本文作者：唐霜，转载请注明出处。【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。基原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。于openwebui，你可以换一个身份体原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。验一下。
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【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】我们都知道，web UI界面是靠HTML【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】5、CSS3和ES标准完成的，我们用ui本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】框架，如react、vue等就是把这些最【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】底层的原生实现封装为高级的框架，从而提升【作者：唐霜】【原创不易，请尊重版权】开发效率。而在这些框架的基础上，我们又出【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【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】样式，甚至交互效果都固定了，因此，这些组【本文受版权保护】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未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】ops参数，即可得到对应的UI效果。而低【转载请注明来源】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出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。布局，以及组件props参数的配置，从而【转载请注明来源】【作者：唐霜】输出对应组件体系的界面。在低代码平台上，【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net我们通过某种Schema数据结构来描述布本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】局和组件调用规则，在实际渲染或生成代码是原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】按照该数据结构真实的载入组件来完成渲染。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】而这里的Schema，往往可以是纯文本的未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】，因此，一个低代码应用原理，可以被认为本【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。质上就是一种配置文件的生成。既然是纯文本原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】，那么也就意味着我们可以让LLM来生成它【转载请注明来源】【作者：唐霜】。
转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】没错，讲了这么多，我们终于让LLM登场。【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。现在，我们的目标切换成了，如何让我们的A本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】I系统，可以通过LLM应用，实现从自然语【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】言描述到Schema数据的生成过程。
未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netLLM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。【本文首发于唐霜的博客】关注我的公众号 wwwtangshuan【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。gnet 阅读相关文章了解。如果是早期，原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】我们主要强调的是 prompt 工程，利转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。用大模型的推理、思维链等特性，想尽办法让【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。大模型可以在推理过程中按照Schema的【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。特征进行生成。但是，这种方法效果非常差，【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。一方面我们需要提供庞大的example和本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。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。【未经授权禁止转载】扛不住，另一方面我们必须让自然语言是在描【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net述schema，而非描述UI，这显然是不未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net符合预期的。后来，我们尝试使用lora、【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。fine-tune等微调方案来让模型更懂未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】schema，这样就可以用更少token原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。，但是这种方案仍然是要求用户自然语言描述本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net中，必须是在熟知schema的前提下进行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】，否则很难对应到schema中。
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。可见，这一时期，想直接通过描述UI长什么【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。样子，到我们获得Schema文件之间，存【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】在着巨大的鸿沟，通过描述Schema信息【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。来生成Schema，虽然比拖拉拽看上去更转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】快，但准确性却并不理想。总而言之，少那么【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。点意思。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】今年，也就是2024年，LLM的应用进入【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。到一个新阶段，通过设计大型工作流架构来完【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。成任务目标成为新范式。过去，我们往往希望【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。通过LLM一次或几次对话就能一步到位得到【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】我们想要的数据，在经过这1年的社会毒打之未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】后，发现是不可行的，纯粹的LLM交互是无本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。法提升效果的。吴恩达在其研究中发现，如果【本文受版权保护】【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【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】，其成功率，GPT-3.5能打3分，GP原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】T-4能打6分，但是如果设计出恰到好处的【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net工作流，即使GPT-3.5也能打到9分。
【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。【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】什么是工作流呢？简单讲，就是不妄想通过简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著作权归作者所有，禁止商业用途转载。策略的进行多轮对话，让不同的Agent担转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。任不同的角色，分工合作，再加入一些验证、【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】调整等环节，从而让走完整个流程后出来的结【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】果更逼近我们想要的结果。
【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net可以说，2024年所有的AI应用都在利用著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。这个思路，包括最新的大模型底座架构，也在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。强调多专家模型的网络结构。也就是说，整个【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。业界都意识到，单纯靠一个LLM单打独斗是【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】无法高效实现目标的，通过系统化的任务拆分著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net能让效果瞬间翻倍。这种分工协作思想，是今原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。年AI应用架构的核心思想，也是我们这段时【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。间看到各类效果不错的AI产品令人惊艳的原转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。因。
【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】回到我们的主题，当用户在对UI进行描述时转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。，openwebui将整个任务进行了划分【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，通过不同的阶段、不同的模型调用、不同的【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net任务目标、不同的工具调用，最终让生成的代【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。码更为逼近用户描述的目标。如果再结合我们【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】上文提到的，我们通过微调，可以让大模型可【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。以根据用户描述获得更逼近与我们Schem原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net发团队的工作过程，产品描述需求，产出交互【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。稿，设计根据需求产出设计稿，开发根据需求【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】和设计稿产出代码。通过这种分工协作，虽然【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。用户不懂专业的编码过程，但是只要他可以描著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】述正确自己的需求，就可以得到对应的结果。
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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】【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。这里其实有一个细节，就是workflow【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。执行调用工具任务时，需要向工具传参，而这【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】个参数往往是上游的节点中的LLM生成的，【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】这个参数应该就是我们需要的Schema文未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。件。
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