基于AI智能体和低代码生成模型的方法,介质及设备

本发明为基于AI智能体和低代码生成模型的方法,介质及设备,涉及数据处理技术领域,包括:搭建目标AI智能体并为目标AI智能体配置输出的API接口格式,获取目标需求数据,将目标模型数据输入至低代码平台中,基于API接口格式对目标模型数据进行格式化处理生成候选模型字段,低代码平台将生成的候选模型字段填充到图形化的候选模型定义界面,并展示目标AI智能体相关思考过程及附属的引用文档和推荐问题,目标用户通过生成的候选模型确定最终模型,可知,AI智能体与低代码平台开发相融合,通过低代码平台与AI智能体的界面进行交互,实现AI智能体对数据库的学习以及适配低代码平台,提高了业务模型创建的效率和准确性.

集成RAG的智能体低代码开发平台

1背景.随着全球经济的不断发展和科技的日新月异,工程行业正迎来前所未有的发展机遇.特别是人工智能(Artificial Intel igence,AI)技术的兴起,为工程项目的设计,管理和执行带来了突破性的变革.AI智能体是一种能够感知其所处环境,基于自身的知识和算法进行自主决策,并采取行动以实现特定目标的智能实体.AI智能体以其强大的数据处理能力,高效的自动化功能和先进的决策支持,重新定义了工程咨询服务的范畴和质量,提升了行业的整体效率和竞争力.

基于AI 的低代码平台智能化能力提升研究

基于AI的大模型技术与低代码平台的深度融合,系统研究了平台智能化能力提升的关键路径.以语义理解驱动流程建模,数据智能推荐与集成,复杂逻辑表达等为核心,引入编码器-解码器架构,实体识别,向量匹配和规则推理等,构建了具备智能化与自动化特征的低代码开发机制.研究结果表明,AI赋能可有效降低开发门槛,提高建模效率,并增强系统的业务适配能力与表达能力,为企业数字化转型提供有力技术支撑.

低代码平台在中小型企业数字化转型中的应用瓶颈与解决方案研究

在数字经济快速推进的当下,中小规模企业都在想办法通过技术升级来提高自身竞争力.低代码开发平台由于开发速度快,投入成本较低这些特点,逐渐成为中小企业进行数字化改造时的重要工具.不过在具体使用过程中,这类平台还是会遇到系统运行速度,数据安全防护,不同软件...

面向目标检测的零代码开发平台的设计与实现

近年来,人工智能技术应用广泛落地,对生产生活,公共服务,社会治理乃至全球竞争格局等领域产生广泛而深刻影响,基于深度学习的计算机视觉作为人工智能的重要领域之一,吸引了众多开发者和开发机构的关注.其中基于深度学习的目标检测任务更是需求激增,例如烟火检测,安全帽识别等,然而与之对应的目标检测服务则只有懂得人工智能的开发者或者开发机构才能提供,要求开发者了解目标检测相关理论模型,有一定的编程和数学基础,并不能满足日益多元化,自由化的企业需求,所以对于旨在降低开发门槛,提升开发效率的面向目标检测的零代码开发平台的开发需求激增.本文针对现有面向深度学习的低代码或零代码开发平台不支持本地部署而缺乏对训练数据隐私保护,数据上传功能单一,无实时信息统计,缺少资源管理等痛点设计并实现了面向目标检测的零代码开发平台,支持从数据管理,在线标注,模型管理,模型训练到结果展示,模型部署的一站式零代码开发服务,本文的主要工作和成果如下: (1)基于领域驱动设计实现了基于微服务架构的面向目标检测的零代码开发平台.基于领域驱动设计思想,本文通过战略设计完成平台子域的合理划分和领域模型到微服务架构的映射,实现了各个模块间的解耦,通过战术设计实现领域内部具体功能的设计和实现. (2)设计并实现了面向目标检测的零代码建模方法,并对现有平台的不足进行了改进.基于深度学习任务的开发步骤,定义了可视化的目标检测任务的开发流程,只需在Web可视化界面进行简单的点选即可完成目标检测模型开发.在全流程零代码建模中,在数据管理模块设计并实现基于哈希值验证的多并发文件传输方案,实现了大文件上传的断点续传和秒传功能,提升了传输速率,解决了大文件上传失败不可续传和同一文件重复上传问题;在在线标注模块,设计并实现了基于数据块的动态数据分配方案,实现了标注数据的动态分配,解决了团队标注效率低下的问题;在模型应用模块,设计并实现了摄像头配置集成及与模型连接推理功能,实时输出推理画面,大大缩短了模型投入使用的周期;支持系统本地部署,在保证用户训练数据隐私的前提下,实现了目标检测任务开发全流程零代码. (3)提出了基于OpenPBS集群的作业全生命周期管理和资源管理调度解决方案.基于OpenPBS作业调度和集群管理系统,设计并实现了作业开启,作业终止,作业占用资源和集群资源查询等功能,为模型管理模块的作业操作和模型应用模块的训练环境配置提供支撑,解决了传统方案中的缺乏对作业和资源有效管理的问题. (4)提出了基于Kafka和SparkStreaming的实时信息统计解决方案.基于分布式消息队列系统Kafka和流处理引擎SparkStreaming,设计并实现了对模型训练过程中产生的准确率,损失函数等参数的统计,支持绘制成曲线图和饼状图,实时展示训练中的各种实时参数,为模型管理模块的查看训练实时信息提供支撑,解决了传统信息传输中的高延迟,扩展性差,可靠性低等问题. 经过系统测试以及与其他现有平台进行对比,可看出本文提出的面向目标检测的零代码开发平台有效地解决了现有基于深度学习的低代码或零代码开发平台不支持训练数据隐私保护,数据上传方式单一,无实时信息统计,缺少资源管理等痛点,更具可靠性,稳定性,灵活性,时效性.