【AI】前端眼里的AI

我对AI的理解

  最近各行各业对AI的热情持续高涨，我在的团队也在力推用AI来提效，所以近期也在做这方面的事情，曾经看过一篇文章中写到，“AI本质就是概率”。我对此是十分的认同，AI是不具备感性的，所谓的智能，其实就是经过极大量数据渲染以后高度规范化的一个概率推测，因此AI能做的事情便是那些有迹可循的工作，越是规范化、流程化的东西越容易被AI所替代。

前端应用场景

  作为一个前端，我们不可能去正儿八经的去做模型的调参，而更多的是在现有大模型的基础之上通过“提示词”和“知识库”优化来影响模型的判断以执行预期的操作。主要的应用方向有：

• 生成型
• 问答型
• 流程型

结合上述的理解，思考到前端有哪些工作场景是可以规范化的，比如我们代码的语法、常用的代码逻辑、接口规范、组件规范、项目结构规范、文档规范等。由此便可以做一些场景化落地。

智能答疑

  拿中后台系统举例，往往中后台系统的特点就是使用流程规范、业务逻辑复杂，用户在使用的往往会有各种功能上的疑问，尤其是对新用户来讲，而以往的常规做法就是配套一个使用说明文档，当用户有啥不明白的便去查文档，有碰到一些不想去文档查的人往往会抓到系统负责人当壮丁充当人工答疑。而AI的存在便可以将原有的使用文档充当AI知识库，然后结合流式对话，提供智能答疑服务，做的随用随答，24h响应。

智能生成页面

  由于中后台系统的相对规范化，所以依旧用此举例，我们在开发中后台页面时往往是大量的表单、列表和现有组件的堆积，比如Antd，而我们在足够规范化的前提下便可以做到：

• 设计一套协议可以描述页面内容，以及基于协议渲染页面的sdk，比如：XRender
• 有一套标准的组件库，比如：Antd
• 与服务端协商好常规场景的接口结构和命名规范，以及标准化的接口描述文档，比如swagger
  将以上规范及使用文档作为AI知识库的内容配合合理的提示词便可以做到，智能生成页面
  

其他

• 智能代码提示
• 智能数据处理
• 。。。

知识库&提示词描述

  AI终究也是代码，是不带有感情色彩的，所以对应知识库&提示词的描述要足够的具体和直译，尤其是我们在用中文描述时，由于我族语言的博大精深，同一个字不同的场景不同的语调代表的含义往往不同，而这些是AI很难领悟的，所以建议描述足够直译，足够白话。

原文地址：https://blog.csdn.net/zSY_snake/article/details/144720090

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