课程 ID: 16993
描述:
案例背景:
GPT 来临之后，“前端一丝”，“低代码一丝”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本次分享会介绍 GPT prompt engineer 的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。
解决思路:
通过了解 prompt engineer 的基本原理，设计最佳提示以指导模型执行任务，同时结合低代码技术可能需要什么样的 prompt 技术，以多种场景（SQL编写、UI搭建、api网关、逻辑编排、数据可视化、文档系统）设计对应场景的DSL或场景化的 prompt 方案，最后设计架构跟已有系统进行集成，落地业务。在AIGC实施过程中也会出现很多AIGC无法满足的场景，会介绍如何通过工程手段解决
成果：
在腾讯多种低代码场景（SQL编写、UI搭建、api网关、逻辑编排、数据可视化、文档系统）均有成型的AIGC产品产出落地，有效的提升了低代码系统的开发能力，同时积累了大量低代码场景的prompt 设计方案。
AIGC技术，一定是建立在一个好的 DSL 上才会实现开发者层面与机器交互。
从 sql 到 gql/swagger 到 ui schema 到 logic schema 一直到 chart，DSL 是人机交互的桥梁。
DSL 的编写才是提效的关键技术。