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低代码开发新范式:活字格如何用“可视化+编码+AI”重塑效率与质量平衡? | 葡萄城技术团队

低代码开发新范式:活字格如何用“可视化+编码+AI”重塑效率与质量平衡? 引言 在数字化转型的浪潮中,企业对应用开发的需求越来越多样化,既要快速响应市场需求(效率),又要确保系统的稳定性和灵活性(质量)。传统开发方式往往难以兼顾这两点:纯代码开发周期长、门槛高;而部分低代码平台又可能牺牲深度定制能力。活字格企业级低代码开发平台通过“可视化+编码扩展+AI赋能”的混合开发模式,为企业提供了一条既能提升效率又能保障质量的开发路径。 正文内容 1. 可视化开发:效率提升的核心 活字格的核心优势之一在于其强大的可视化开发能力,大幅降低了技术门槛,让开发速度实现质的飞跃。 类Excel操作,快速上手 活字格采用类似Excel的拖拽式设计,开发者无需深厚的编程基础,即可快速完成数据表设计、表单布局、报表配置等核心功能。这种“所见即所得”的开发方式,使得业务人员也能直接参与应用构建,加速业务需求的落地。 可视化流程引擎,优化业务逻辑 活字格内置简化的BPMN流程引擎,支持可视化设计审批流、工作流等业务逻辑。企业可以直观地定义并行流转、逐级审批、回退、加签等复杂流程,并支持在线修改和实时生效,实现业务...

LazyLLM教程 | 第16讲:实战:打造具备宏观问答与图表生成功能的论文问答的RAG系统

在前面的课程中,我们利用所学的 RAG 知识,搭建了一个基于论文的问答系统。但是当论文数量比较多时,针对一些统计信息,比如某个方向的论文数量、某个会议的论文数量等,如果只通过传统的 RAG 是没办法对这些信息进行检索的。 对此,本章将先简单回顾之前内容,并在此基础上再做升级,完成一个集统计分析和知识问答功能于一体的智能问答系统。 一、上节回顾 为了更好地理解本章内容,我们先简要回顾前两章的关键内容。 第14讲介绍了论文问答系统的构建过程,依次讲解了核心组件,如解析器、retriever、reranker 等,并展示了如何逐步搭建一个完整的 RAG 系统。同时,我们也探讨了一些进阶技巧,以提升系统的性能与灵活性。 不过,这一系统仍属于传统 RAG 架构。在第15讲中,我们进一步指出了传统 RAG 在处理统计类问题时的局限性,并提出了应对思路,如结合 SQL 数据库、Text2SQL 技术及 sql_tool 工具。然而,前章仅提出了理论方案,尚未给出完整的实践示例。 因此,本章将在此基础上,结合实际案例,构建一个更完整、 更具实用性的统计问答系统,进一步拓展 RAG 在结构化数据处理方面...

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