面向垂类场景的智能化低代码引擎

背景介绍

在通信领域中,不同客户的数字化场景存在多种个性化大屏的定制需求,常见业务范围涵盖政务、金融、教育、工业、传媒、互联网等行业领域。然而,面对如此巨大的产业痛点诉求,传统低代码领域却存在数据监控粒度不统一、定制化研发成本高、版本维护难度大等问题,严重影响了客户的交付效率及使用感知。

需求说明

基于产品的业务需求,通过抽离功能模板将整个产品层次的需求提升到企业级甚至行业级的痛点需求,而在当下人工智能和大数据技术蓬勃发展的背景下,为了更好地服务不同垂直领域的企业和行业,构建一个面向垂类场景的智能化低代码引擎能够形成一套既能覆盖全领域广度,又能深入行业特性的数字化大屏解决方案,旨在为各细分行业提供更加精准、定制化的数字大屏服务能力。

架构设计

整个架构设计分为组件层、模板层以及工程层,面向垂类场景提供“1+1+n”的模式,即:其基于1套无代码引擎和1套脚手架CLI,面向不同行业领域提供n个通用客户的SaaS应用。

技术选型

整个技术实现,主要分为两大部分,其中物料扩展可以面向业务开发提供私有化的组件物料库,而引擎内核则保留了整个低代码编辑器的核心构件,基于“最小内核”提供泛生态扩展。

用例说明

工程化的CLI脚手架为开发者提供了Project(项目)、Component(组件)、Setter(配置器)、Sider(侧边器)的一键生成能力,帮助开发者基于模板快速生成相应内容,这里的模板可以配置根目录下的通过.lcd.rclcd.config.jslcd.config.json的文件进行自定义模板的设置。

和业界常见低代码引擎所不同的是,由于将整个Setter配置部分进行定制化呈现,从而使得整个的自定义DSL会非常的简单,从而保证了整个业务的灵活度和需求的完美展现。

创新实践

对于AIGC部分,面向开发者(2D)及用户(2C)场景均提供了不同程度的AI辅助功能,需要说明的是整个低代码引擎其实是开源的,所有私有化能力其实都在于模板及辅助SDK部分的特定实现,在脚手架的开源模板中,默认是使用基于包含完整低代码应用,即:包含用户的登录注册、鉴权、存储等完整功能,而AI部分也是基于开源通用的大语言模型进行服务的封装,这里的大语言模型主要是基于CodeShell实现的,其可以提供离线版本的部署,使用CPU即可在本地跑出大模型。

商业价值

目前大部分中国企业处于低代码/零代码应用实践的初始探索和扩展探索阶段,其具有降低研发成本、维持企业高效运转的价值,在合作模式与利益分配方面具有较大猎取价值。

中国低代码和零代码市场规模预计至2027年达142亿元,行业未来五年中存在认知、成熟度及集成方面的挑战,而AIGC可以很好的弥补认知方面的差异,填补AIGC应用的市场落地场景,并降低低代码领域的心智负担;低代码也可很好的补充AIGC场景的落地实践,二者相辅相成、互为补充。

科创价值

低代码领域研发复杂度较高,但技术门槛护城河却相对较低。随着大语言模型的爆发,其颠覆式创新能力的技术价值融合低代码的落地实践具有十分广阔的前景。

“低代码+AIGC”能够更好的降低非开发人员构建应用的成本,促进创新与合作,改善产业结构与生产价值,提升技术转化能力。

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