
人工智能与低代码:同源共生,共赴未来
随着人工智能技术的日趋成熟,现代企业迎来前所未有的机遇——这一前景令人振奋。然而,若想在软件开发中充分释放AI潜力,企业需直面两大挑战:如何驾驭陌生技术实现高效构建,以及如何维护瞬息万变的技术生态。
借助Mendix AI助手(Maia),升级开发战略,解锁贯穿软件开发生命周期(SDLC)的AI创新。凭借其他低代码平台无法比拟的AI能力,Maia显著提升开发效率,并彻底简化AI驱动型智能应用的构建与部署流程。
Maia智能开发助手:实时AI驱动,全面提升软件质量、安全与性能。
智能引导: Maia Chat,深度集成于Mendix集成开发环境(IDE)的AI聊天机器人,为开发者提供情境化建议与个性化学习路径。
实时辅助: 基于上下文的智能推荐系统,实时协助构建应用逻辑、设计工作流、优化用户界面(UI)。
自动化生成: 任务自动化与组件生成:一键生成标准化软件模块,显著提升开发速度、代码一致性及产品质量。
Maia智能应用程序:以多功能性、速度与全面治理,简化智能软件的创建与部署。
灵活部署: 通过灵活的云端/本地部署选项,实现自由扩展、操作简便与高性能支持,助您从实验阶段快速迈向成果落地。
极速创新: 借助 Mendix 的集成式可复用GenAI组件和入门应用程序套件,加速GenAI创新进程,缩短开发周期。
智能治理: Mendix提供全生命周期管控机制,确保您的GenAI应用智能高效、安全可靠且成本最优。
Mendix打造的AI驱动型智能应用:生成式、主动式、对话式、智能化、情境感知。
数据驱动决策:智能应用整合海量数据,助您制定精准战略决策,最大化商业洞察力。
降本增效:优化软件开发生命周期(SDLC),显著提升效率并加速流程落地。通过智能监控与预测性维护,降低长期运营成本。
颠覆性竞争力:交付个性化、情境化的交互体验,超越行业标准。快速迭代功能,抢占先机,拉开与竞争对手的差距。
随着人工智能技术的日趋成熟,现代企业迎来前所未有的机遇——这一前景令人振奋。然而,若想在软件开发中充分释放AI潜力,企业需直面两大挑战:如何驾驭陌生技术实现高效构建,以及如何维护瞬息万变的技术生态。
现代科技领域以创新与颠覆为底色,而生成式人工智能(GenAI)正是其中最新且最具变革性的力量。
什么是AI模型?不同类型的AI模型有何区别?本文将详解AI模型的工作原理及典型示例。
企业软件供应商对生成式人工智能(GenAI)工具可能引发的数据、流程及文化风险保持审慎,实属明智之举。然而,若因此推迟AI战略落地,将面临更大的风险。
TL;DR AI 训练模型可帮助企业降低成本、改善决策并增强客户体验。
学习函数调用如何简化数据检索与任务自动化,并集成平台支持的GenAI连接器至您的Mendix应用。
Maia 是一套AI辅助能力集合,旨在支持团队贯穿应用开发生命周期的全流程。
Maia包含多个AI推荐器,各具专长:Maia微流/纳流推荐器:协助构建模型与应用逻辑。Maia最佳实践推荐器:确保应用遵循行业最佳实践。Maia工作流推荐器:为工作流推荐适用的微流与有效活动。核心价值:帮助团队更快、更一致地交付高质量应用。
深度集成开发环境:Maia直接嵌入Mendix集成开发环境(IDE)中。 智能推荐引擎:基于深度学习与对海量匿名化应用的机器学习分析,为开发者提供实时指导。
三大虚拟协作者:
是的,不同经验水平的开发者均可利用Maia加速低代码应用交付。Maia默认开启,开发者可根据需求在IDE设置中随时关闭。
Maia助力经验丰富的开发者更快构建与创新,同时帮助新手开发者通过低代码快速成长。Maia通过自动化重复任务(如代码生成、流程优化),释放开发者精力以聚焦高价值创新。Maia作为实时导师,在应用开发各阶段推荐最佳实践动作(如模块设计、错误修复),实现“边学边做”。
无论新手或专家,Maia助您高效构建应用。
核心机制有模型检查:实时扫描应用架构,识别潜在问题(如性能瓶颈、安全漏洞)。智能推荐:基于行业最佳实践,提供修复建议与优化路径。学习引导:针对新手,逐步解释低代码开发逻辑(如“为何选择此组件”“如何配置服务”)。