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【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】主要来聊一聊,如何在低代码平台的建设成果【作者:唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】上,利用LLM的能力,可以实现简单的智能原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】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【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。的新范式,于此同时,自然语言生成图片、视【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。频、数字人等一系列关联领域都取得了巨大突转载请注明出处:www.tangshuang.net【转载请注明来源】破。在今年2月,出现了被称为史上第一个全原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能AI程序员的Devin,而上周也有消息【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。称阿里入职了工号为AI001的全智能程序本文作者: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。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原创内容,盗版必究。验证的可行路径,只不过目前的成熟度还不够【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。,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。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。而言,我们需要有警惕感的同时,也应该思考著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。,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。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【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。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【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的领域,有着非常执着的追求,那就是尽可能【版权所有,侵权必究】【原创内容,转载请注明出处】的减少代码层面的编写,快速完成UI输出。【转载请注明来源】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,【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】例如最早的网页制作工具frontpage【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】以及其继承者dreamweaver,其后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。的H5编辑工具及其继承者页面编辑器,过去【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。几年这一路径演变为风靡一时的低代码运动,转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】以及D2C(Design To Code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)运动。

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前端界一直在寻求一种可以根据需要自动生成本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。UI界面及其交互效果的一劳永逸的方法,但【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】即使出现了低代码这样的方案后,仍然无法成转载请注明出处:www.tangshuang.net【转载请注明来源】为新的主流范式,直接通过code编程写U转载请注明出处:www.tangshuang.net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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】题在于,低代码平台无法满足灵活的UI效果未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。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。原创内容,盗版必究。一旦一个平台尝试去解决这些问题,就会发现【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】低代码平台的使用困难度指数级上升,这种使【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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】转载请注明出处:www.tangshuang.net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【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】的追求理想化的全能平台的目标,一旦追求全未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】能,就会陷入成本指数级上升的窘境。而通过【本文首发于唐霜的博客】【原创不易,请尊重版权】低成本搭建一个可以满足当前业务需要场景的【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,就是不错的选择。因此,在过去两年中,我原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net们鲜有再见全能型低代码平台的产品出现,因原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。为任何全能型低代码平台,都无法绝对满足真【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,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【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。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【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】目引爆了社区,这个项目基于LLM,让开发【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】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。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net和以往D2C等一次性生成UI不同,ope转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.netnwebui支持通过自然语言实时的连续的【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】反复的调整UI,以对话的形式逐步调整界面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。,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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。度如何……有没有回忆起产品或设计同学站在【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】你的身后指着屏幕指导你修改界面的场景。基转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】于openwebui,你可以换一个身份体【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。验一下。

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不过目前来看,openwebui还只能通【转载请注明来源】【作者:唐霜】过语言描述来工作,而不能把图像(设计稿)【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。、鼠标动作等因素囊括起来,功能上感觉还是未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net它基于LLM-based AI提供了一种【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】在AI时代进行UI生成的模式雏形。接下来【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】,我将基于我自己的一些经验和想法,分解利本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】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。【原创内容,转载请注明出处】技术原理。

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我们都知道,web UI界面是靠HTML【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】5、CSS3和ES标准完成的,我们用ui【原创内容,转载请注明出处】【原创不易,请尊重版权】框架,如react、vue等就是把这些最原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。底层的原生实现封装为高级的框架,从而提升【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。开发效率。而在这些框架的基础上,我们又出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】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。【转载请注明来源】样式,甚至交互效果都固定了,因此,这些组著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】件可以被抽象化,只要有组件名和对应的pr【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.netops参数,即可得到对应的UI效果。而低未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net代码平台则可以利用这些组件,在平台上完成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布局,以及组件props参数的配置,从而【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。输出对应组件体系的界面。在低代码平台上,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。我们通过某种Schema数据结构来描述布【转载请注明来源】【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,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。按照该数据结构真实的载入组件来完成渲染。转载请注明出处:www.tangshuang.net【转载请注明来源】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【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】质上就是一种配置文件的生成。既然是纯文本未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】,那么也就意味着我们可以让LLM来生成它【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。

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没错,讲了这么多,我们终于让LLM登场。本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net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。【原创不易,请尊重版权】I系统,可以通过LLM应用,实现从自然语【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】言描述到Schema数据的生成过程。

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LLM应用的发展过程有好几个阶段,你可以【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】关注我的公众号 wwwtangshuan原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.netgnet 阅读相关文章了解。如果是早期,未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】我们主要强调的是 prompt 工程,利【未经授权禁止转载】【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】未经授权,禁止复制转载。大模型可以在推理过程中按照Schema的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】特征进行生成。但是,这种方法效果非常差,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一方面我们需要提供庞大的example和【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.netschema描述,toekns太多,性能【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。扛不住,另一方面我们必须让自然语言是在描【本文受版权保护】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。述schema,而非描述UI,这显然是不著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文受版权保护】符合预期的。后来,我们尝试使用lora、著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】fine-tune等微调方案来让模型更懂【原创不易,请尊重版权】【版权所有,侵权必究】schema,这样就可以用更少token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。,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。原创内容,盗版必究。中,必须是在熟知schema的前提下进行未经授权,禁止复制转载。【原创不易,请尊重版权】,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长什么未经授权,禁止复制转载。【原创不易,请尊重版权】样子,到我们获得Schema文件之间,存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】在着巨大的鸿沟,通过描述Schema信息【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。来生成Schema,虽然比拖拉拽看上去更转载请注明出处:www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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。

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今年,也就是2024年,LLM的应用进入原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。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本文版权归作者所有,未经授权不得转载。成任务目标成为新范式。过去,我们往往希望【本文首发于唐霜的博客】【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,侵权必究】【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【版权所有,侵权必究】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交互是无原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】法提升效果的。吴恩达在其研究中发现,如果本文作者:唐霜,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【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】,其成功率,GPT-3.5能打3分,GP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】T-4能打6分,但是如果设计出恰到好处的【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】工作流,即使GPT-3.5也能打到9分。

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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。【原创内容,转载请注明出处】单的1个步骤就立马得到结果,而是有规划有原创内容,盗版必究。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【作者:唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net任不同的角色,分工合作,再加入一些验证、【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】调整等环节,从而让走完整个流程后出来的结【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。果更逼近我们想要的结果。

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可以说,2024年所有的AI应用都在利用【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net这个思路,包括最新的大模型底座架构,也在转载请注明出处:www.tangshuang.net【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【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。业界都意识到,单纯靠一个LLM单打独斗是【原创内容,转载请注明出处】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】无法高效实现目标的,通过系统化的任务拆分【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易,请尊重版权】能让效果瞬间翻倍。这种分工协作思想,是今【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net年AI应用架构的核心思想,也是我们这段时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。间看到各类效果不错的AI产品令人惊艳的原本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】因。

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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【版权所有,侵权必究】,openwebui将整个任务进行了划分本文作者: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。,通过不同的阶段、不同的模型调用、不同的【版权所有,侵权必究】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【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。码更为逼近用户描述的目标。如果再结合我们未经授权,禁止复制转载。【本文受版权保护】上文提到的,我们通过微调,可以让大模型可转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net以根据用户描述获得更逼近与我们Schem【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.neta结构的输出。这个过程本身就有点像一个开本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】发团队的工作过程,产品描述需求,产出交互【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net稿,设计根据需求产出设计稿,开发根据需求本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文受版权保护】和设计稿产出代码。通过这种分工协作,虽然著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】用户不懂专业的编码过程,但是只要他可以描【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。述正确自己的需求,就可以得到对应的结果。

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由于我们已经有低代码的成果,因此,利用低【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net代码平台现有的能力,把低代码平台作为一个【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。第三方工具,挂载在AI系统上,当上述工作【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】流运行到某个节点时,把低代码平台作为工具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进行调用,就形成了符合眼下Agent架构著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】的合理模式。

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这里其实有一个细节,就是workflow【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】执行调用工具任务时,需要向工具传参,而这【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。个参数往往是上游的节点中的LLM生成的,未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。这个参数应该就是我们需要的Schema文【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】件。

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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【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。rkflow架构模式,以后有机会的话,会本文作者: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。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【作者:唐霜】【未经授权禁止转载】成UI是完全可以实现的,而且openwe【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】bui还有一个特点,就是可以通过自然语言【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】来对界面进行调整,这一点也是非常友好。如【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】果可以在加入鼠标控制的能力,配合上语音识【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net别,那就更加有意识了,我们可以通过鼠标点本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】击某处,然后说话“这个地方改为蓝色”,就【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】可以修改出我们需要的效果。这样的场景相信【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。也并不难实现。

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好了,本期详细阐述了用AI生成UI的技术转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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。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,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【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【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。效率,让我们的开发更加有意思。

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2024-04-06 5086 ,

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