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基于AI大模型生成微信小程序
的探索与实践
骆勤QCon2024全球软件开发北京大会
骆勤@enimo
腾讯云开发/低代码/IEEE
过去
QCon2024全球软件开发北京大会
百度FE->手百性能优化->腾讯低代码/微信云开发
Outline
1背景与现状
2基于大模型的小程序生成架构
3关键问题及解决思路
QCon2024全球软件开发北京大会
4AI生成效果与评估
5小结与展望
1.1小程序开发前期效能探索
传统开发云开发低代码
业务逻辑业务逻辑业务逻辑
业务架构设计
业务架构设计行业组件多端构建
工具箱数据分析
业务架构设计
QCon2024全球软件开发北京大会
关注Faas+Baas设施Faas+Baas设施
云函数云托管
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云存储云数据库
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基础设施基础设施基础设施
冷备热备网络防护冷备热备网络防护冷备热备网络防护
异地容灾负载均衡异地容灾负载均衡异地容灾负载均衡
1.2当前AI应用生成现状
复杂应用生成的挑战
•模型Context限制难以匹配工程化代码
QCon2024全球软件开发北京大会
•服务端业务逻辑/数据联动
•可维护/二次开发
•OpenUI/screen2code/v0.dev静态效果
Outline
1背景与现状
2基于大模型的小程序生成架构
3关键点及解决思路
QCon2024全球软件开发北京大会
4AI生成效果与评估
5小结与展望
2.1生成式小程序架构概述
QCon2024全球软件开发北京大会
2.2自然语言的语义转化
QCon2024全球软件开发北京大会
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