27｜低代码助手第一步，Chatbot的实现

陈旭

你好，我是陈旭。
前面我们花了两讲的内容，详细梳理了 AI 对低代码平台带来的冲击，也分析了可能的机会。更主要的是通过这些分析，我们基本上想清楚了应对的策略。那接下来，我们就来一步步做出调整，帮助低代码平台往智能化方向演进。
在智能化方向上，我们需要实现不少与智能化相关的基础技术，因此接下来的不少内容，都将与大模型直接相关。这些内容适用于多数想要往智能化方向演进的其他产品，所以，你也可以将接下来的内容转发给你那不成器的兄弟，帮助他在智能化转型这个事情上，少走些弯路。
我们需要解决的第一个问题就是人机交互的入口——Chatbot，它需要具有这样的特点：
它需要能接受文字以及其他模态的提示信息，并正确地将这些信息转发给大模型；
它需要能够处理大模型的反馈，与 ChatGPT 直接将大模型输出的文字显示出来的方式不一样。在多数情况下，我们的 Chatbot 需要正确地理解人类意图并执行一些 action，然后输出少量文字给人类；
它需要易于集成，包括技术上的，也包括 UX 风格上的。
前端技术选型市面上能满足第一条的多如牛毛，但是能满足第二条就不多了。由于需要在后台执行一些 action，这一点基本就要求这个 Chatbot 需要能和我们自己的服务端对接，这样一来，所有的那种在线大模型 hub 就都全部排除了。

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总结

1. 本文主要介绍了在低代码平台智能化转型的第一步，即实现一个完整的Chatbot。 2. 作者详细讨论了前端技术选型，选择了Pro Chat作为专栏的Chatbot的前端解决方案，并推荐了一个功能不错的SDK。 3. 作者介绍了服务端技术选型，选择了Python，并提到了LangChain作为一个AI服务端框

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