本發明涉及ai大模型與低代碼平臺交互，尤其涉及一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法及系統。

背景技術：

1、隨著人工智能技術的快速發展，低代碼平臺已經成為開發者構建應用程序的重要工具之一。低代碼平臺通過簡化編碼過程，使得非專業開發人員也能夠快速構建和定制應用，從而顯著提高開發效率和降低技術門檻。然而，現有的低代碼平臺在集成ai大模型時，仍然面臨一些技術性挑戰。

2、例如，現有低代碼平臺主要依賴預設模塊和可視化邏輯編排，難以直接調用復雜ai大模型（如自然語言處理、圖像生成等），需開發者具備ai專業知識，限制了低代碼平臺的智能化能力；

3、傳統集成方式（如api調用）需手動配置參數和數據處理流程，缺乏動態適配能力，無法根據用戶需求或場景變化自動優化交互邏輯；

4、ai大模型更新迭代快，但低代碼平臺缺乏動態同步機制，導致模型升級后需重新部署或調整平臺邏輯，開發周期長；

5、現有技術中，ai大模型與低代碼平臺的數據交互可能暴露敏感信息，缺乏端到端的安全隔離機制，因此本發明提出一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法及系統以解決現有技術中存在的問題。

技術實現思路

1、針對上述問題，本發明的目的在于提出一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法及系統，該種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法能降低ai大模型與低代碼平臺集成的技術門檻，能解決現有技術中存在的問題。

2、為實現本發明的目的，本發明通過以下技術方案實現：一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，包括以下步驟：

3、步驟一：獲取用戶輸入的任務需求，并將其解析為結構化任務指令；

4、步驟二：根據步驟一的解析結果，自動匹配最優ai模型，并動態生成適配的api調用參數；

5、步驟三：根據步驟二生成的參數，將其映射為低代碼平臺的標準化組件；

6、步驟四：在沙箱環境下，驗證標準化組件的安全性和功能性，確認后自動部署至低代碼平臺。

7、進一步改進在于：所述步驟一中，結構化任務指令包括目標功能、輸入輸出格式及約束條件。

8、進一步改進在于：所述步驟二中，自動匹配的具體方式為：

9、s1、構建一個動態更新的模型能力圖譜，記錄所有可用ai模型的元數據；

10、s2、將用戶任務屬性的向量整理成查詢條件，在模型能力圖譜向量搜索匹配子圖。

11、進一步改進在于：所述步驟二中，引入強化學習機制，基于歷史交互數據優化模型選擇策略。

12、進一步改進在于：所述元數據包括功能描述、性能指標和合規屬性。

13、一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法的系統，包括智能交互中間層，所述智能交互中間層包括：

14、自然語音交互接口模塊，用于將輸入的任務需求解析為結構化任務指令；

15、動態適配引擎模塊，用于根據解析結果，自動匹配最優ai模型，并動態生成適配的api調用參數；

16、可視化邏輯編排器模塊，用于根據生成的參數，將其映射為低代碼平臺的標準化組件；

17、安全驗證部署模塊，用于驗證標準化組件的安全性和功能性，確認后自動部署至低代碼平臺。

18、進一步改進在于：所述自然語音交互接口模塊內置有用于意圖識別和語義消歧的預訓練語言模型。

19、進一步改進在于：所述標準化組件包括數據表、流程圖和ui控件。

20、本發明的有益效果為：本發明核心在于構建一個智能交互中間層系統，實現ai大模型與低代碼平臺的深度集成，通過動態適配引擎、自然語言交互接口、可視化邏輯編排器等模塊的結合，不僅解決了集成復雜性、交互模式固化和更新滯后等技術難題，使得用戶無需ai專業知識即可調用復雜模型，低代碼開發效率提升50%以上，再通過引入安全驗證機制，增強了數據處理過程中的安全性，從而大幅提升了低代碼平臺與ai大模型的集成效率和可靠性。

技術特征：

1.一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，其特征在于：所述步驟一中，結構化任務指令包括目標功能、輸入輸出格式及約束條件。

3.根據權利要求1所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，其特征在于：所述步驟二中，自動匹配的具體方式為：

4.根據權利要求1所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，其特征在于：所述步驟二中，引入強化學習機制，基于歷史交互數據優化模型選擇策略。

5.根據權利要求3所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法，其特征在于：所述元數據包括功能描述、性能指標和合規屬性。

6.一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法的系統，其特征在于：包括智能交互中間層，所述智能交互中間層包括：

7.根據權利要求6所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法的系統，其特征在于：所述自然語音交互接口模塊內置有用于意圖識別和語義消歧的預訓練語言模型。

8.根據權利要求6所述的一種ai大模型和低代碼平臺交互集成方法的系統，其特征在于：所述標準化組件包括數據表、流程圖和ui控件。

技術總結
本發明提出一種AI大模型和低代碼平臺交互集成方法及系統，涉及AI大模型與低代碼平臺交互技術領域，包括獲取用戶輸入的任務需求，并將其解析為結構化任務指令，自動匹配最優AI模型，并動態生成適配的API調用參數，再將其映射為低代碼平臺的標準化組件，最后在沙箱環境下，驗證標準化組件的安全性和功能性，確認后自動部署至低代碼平臺，本發明能實現AI大模型與低代碼平臺的深度集成，不僅解決了集成復雜性、交互模式固化和更新滯后等技術難題，使得用戶無需AI專業知識即可調用復雜模型，低代碼開發效率提升50%以上，再通過引入安全驗證機制，增強了數據處理過程中的安全性，從而大幅提升了低代碼平臺與AI大模型的集成效率。

技術研發人員：馮晉陽,蔣林雪
受保護的技術使用者：北京德塔精要信息技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28