大模型可以生成一个完整的业务系统吗？

（这篇文章的大部分内容是我和大模型的对话）

我提了一个问题给大模型，我的问题是

大模型可以生成完整的业务系统吗？比如生成一个ERP，生成一个CRM，即使不是庞大完整的系统，一个子系统也可以。

最近几年爆火的大模型，已经给了我们很大的震撼。但是我们只看到，除了可以生成的那些代码片段，一个算法的实现。

 

回答：大模型可以不写代码就能实现一个业务应用。当前的人工智能技术，特别是基于大型语言模型（如大模型）的技术，已经实现了在特定条件下无需编写传统代码即可创建业务应用的能力。

大模型具有理解自然语言和生成复杂逻辑的能力，结合一些高级工具和平台，可以直接从自然语言描述的需求生成应用程序。例如，某些平台允许用户通过定义问题和需求来构建应用，平台会利用大模型的能力自动生成所需的代码和逻辑。

以下是一些参考信息中提到的大模型如何用于无代码或低代码开发：

• 华为云的ModelArts Studio：支持零代码、免配置的模型开发，这使得企业可以更加便捷地将大模型与业务系统结合起来。
• 阿里云的AI程序员：能够一站式自主完成任务分解、代码编写、测试等整个过程，最快可以分钟级完成应用开发。
• 极光的GPTBots：是一个无代码AI应用构建平台，可以将大模型与企业数据和服务紧密连接，帮助用户构建AI Bot。
• MaxKB：允许用户在30分钟内创建一个基于大语言模型的本地知识库问答系统，而无需编写代码。

这些例子表明，大模型已经非常接近于实现无需编写代码即可开发复杂业务应用的目标。当然，这种无代码开发方式通常适用于一些标准化和模块化的业务场景。对于一些特别复杂或定制化的需求，仍可能需要专业的开发人员通过编写代码来实现。

 

为什么大模型可以生成代码呢？

无代码或低代码开发平台能够实现无需编写传统代码即可构建业务应用的原理，主要基于以下几个核心技术：

1. 大模型和自然语言处理（NLP）：

• 大模型，如LLaMA或GPT系列，经过大量文本数据训练，能够理解和生成自然语言。
• 这些模型可以解析用户的自然语言描述，理解业务逻辑和需求，并直接生成对应的程序逻辑或代码。

2. 抽象和自动化：

• 低代码平台将复杂的编程任务抽象成更高级别的操作，如拖放组件、选择配置或填写表单。
• 自动化工具可以在这些高级别操作的基础上，生成底层代码和逻辑。

3. 模型驱动的开发：

• 开发平台使用预训练的模型来驱动开发过程，模型能够基于输入的规范或描述生成应用程序。
• 这些模型通常内置了大量的编程知识和逻辑，使其能够推理出如何构建应用程序。

以下是一些具体的原理：

大模型的原理：

• 预训练与微调：大模型先在大量数据上进行预训练，学习语言的一般特性，然后在特定任务上进行微调，以提升性能。
• 上下文感知：模型可以理解上下文信息，根据上下文生成符合逻辑的输出。

低代码平台的原理：

• 组件化：将常用的功能模块化为组件，用户可以通过图形界面进行选择和配置。
• 模型生成：平台将用户的操作转化为对大模型的输入，指导模型生成相应的代码或配置。
• API集成：平台可以集成各种API服务，用户通过配置而不是编写代码来调用这些服务。

综合原理：

• 用户输入：用户通过自然语言描述或图形界面操作表达自己的需求。
• 需求解析：平台使用NLP技术解析用户输入，理解业务逻辑。
• 代码生成：基于解析结果，平台利用大模型生成应用程序的代码或配置。
• 部署和运行：生成的应用程序被部署到服务器或云平台，供最终用户使用。

通过这种方式，无代码和低代码平台极大地降低了开发门槛，提高了开发效率，使得非专业开发人员也能够快速构建业务应用。

 

问题：可以只让业务人员通过大模型交互，而不需要程序员和软件工程师等技术角色参与，生成完整的业务系统吗？比如生成一个ERP，生成一个CRM，即使不是庞大完整的系统，一个子系统也可以。

回答：目前来看，完全通过大模型与业务人员交互来生成一个复杂的业务系统（如ERP或CRM），而不需要任何技术角色的参与，是非常有挑战性的。以下是几个主要的原因：

1. 业务复杂性：ERP和CRM系统需要精确匹配企业的业务流程，这通常涉及复杂的逻辑和流程。业务人员可能无法准确描述所有细节和边缘情况，而这些对于系统的准确性和可靠性至关重要。

2. 技术细节：虽然业务人员能够描述他们想要的功能，但缺乏实现这些功能所需的技术知识和对系统架构的理解。例如，数据存储、安全、性能优化、错误处理和系统集成等技术方面的问题，通常需要专业的技术知识。

3. 迭代与优化：软件开发是一个迭代过程，通常需要不断地测试、评估和优化。大模型可能难以在没有技术角色的情况下处理这些迭代过程。

4. 用户界面和体验设计：即使是业务人员，也可能无法完全确定最佳的用户界面设计和用户体验。这些通常需要设计师的专业技能。

5. 合规性和安全性：业务系统需要遵守各种法律、规定和行业标准。确保系统符合这些要求通常需要技术专家的参与。

尽管存在上述挑战，以下是一些可能的途径：

• 简化的系统：对于一些相对简单的业务需求或子系统，业务人员可能确实能够在大模型的帮助下生成一个基础版本的系统。

• 辅助工具：大模型可以作为辅助工具，帮助业务人员生成伪代码、流程图或需求文档，然后这些文档可以被技术团队用来构建系统。

• 训练有素的模型：在某些特定的垂直领域，经过专门训练的大模型可能能够更好地理解和生成符合该领域需求的系统。

但总的来说，以下是目前实现完全无技术角色参与的限制：

• 高级决策：在开发过程中需要进行许多高级决策，这些决策可能超出了当前大模型的能力范围。
• 定制化与适应性：每个企业的需求都是独特的，需要不同程度的定制化，这通常需要技术团队来实现。
• 维护和支持：即使系统能够生成，长期的维护和支持也是必要的，这通常需要技术人员的参与。

因此，尽管大模型在帮助自动化和简化软件开发方面具有巨大潜力，但至少在可预见的未来，完全取代技术角色来生成复杂的业务系统仍然是一个遥远的目标。

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