Microsoft ने अपने Power Platform डेवलपर सूट में ChatGPT, एक शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (LLM) को एकीकृत करके सुर्खियाँ बटोरी हैं, जिससे low-code विकास के लिए उत्पादकता में वृद्धि हुई है। यह घोषणा चैटजीपीटी-संचालित बिंग सर्च और माइक्रोसॉफ्ट की अपनी भागीदार कंपनी ओपनएआई में अरबों रुपये निवेश करने की प्रतिबद्धता के बाद आई है। इस विकास के साथ, कई सवाल उठते हैं, विशेष रूप से low-code प्लेटफॉर्म पर एकीकरण के प्रभाव और उत्पन्न होने वाली संभावित चुनौतियों के बारे में।
हम चैटजीपीटी जैसे एलएलएम को low-code डेवलपमेंट फ्रेमवर्क में शामिल करने के लाभों और संभावित जोखिमों पर चर्चा करके एआई-संचालित विकास के निहितार्थों पर विचार करेंगे। इसके अलावा, हम जांच करेंगे कि यह प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को कैसे बाधित कर सकता है और इस महत्वपूर्ण तकनीक को अपनाने वाले नेताओं के लिए महत्वपूर्ण विचारों को उजागर करेगा।
Low-code डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म AppMaster, allow for abstraction of complex functionalities into user-friendly components, typically offering drag-and-drop capabilities and reusable templates for both novice and experienced developers. Integrating ChatGPT into such environments unlocks numerous benefits:
चैटजीपीटी एकीकरण ने पूरे बाजार में लहरें भेजी हैं, तकनीकी दिग्गजों ने अपने स्वयं के जनरेटिव एआई समाधानों का अनावरण किया है। नतीजतन, सॉफ्टवेयर विकास में low-code प्लेटफॉर्म और एआई की भूमिका बहस के लिए तैयार है। प्राकृतिक भाषा-चालित कोड जनरेशन संभावित रूप से पारंपरिक प्रोग्रामिंग और कोडलेस समाधानों को पूरी तरह से बदल सकती है।
बहरहाल, ऐसा लगता है कि डेवलपर अनुभव, बीस्पोक एमएल मॉडल और बुद्धिमान अंत-उपयोगकर्ता अनुभवों में सुधार करके एआई संवर्धित LCDPs के साथ सॉफ्टवेयर उद्योग में सबसे संभावित परिणाम वृद्धि है। AppMaster already offer powerful appmaster.io/blog/no-code-app-builder> no-code ऐप बिल्डर्स और appmaster .io/blog/build-enterprise-software-with-no-code>enterprise application solutions पेश करती हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे यह दृष्टिकोण संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला को लाभान्वित कर सकता है।
हालाँकि, AI अनुसंधान और विकास में Microsoft का भारी निवेश छोटे LCDPs को नुकसान पहुँचा सकता है यदि वे अपने स्वयं के AI-एकीकरण को नहीं अपनाते हैं। नतीजतन, एआई कार्यक्षमता की कमी से ग्राहकों को खोना पड़ सकता है या डेटा तक पहुंचने और स्टोर करने के लिए बड़े क्लाउड टेक्नोलॉजी सूट के साथ सहयोग करना पड़ सकता है।
प्रगति के बावजूद, चैटजीपीटी और अन्य जनरेटिव एआई मॉडल पूरी तरह भरोसेमंद नहीं हैं। वर्तमान में, PowerApps का ChatGPT उपयोग प्रायोगिक है, जो कि कार्य-प्रगति के रूप में जनरेटिव AI की स्थिति को दर्शाता है। संभावित अशुद्धियों को ध्यान में रखते हुए, इन मॉडलों पर भरोसा करने वाले डेवलपर्स को चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।
चैटजीपीटी आउटपुट के आधिकारिक स्वर के अलावा, वे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी से उत्पन्न होते हैं, जिसमें बग, त्रुटियां और अक्षमताएं हो सकती हैं। इससे भी बदतर, चैटजीपीटी गैर-मौजूद सुविधाओं का सुझाव दे सकता है, जैसा कि जियोकोडिंग एपीआई प्रदाता ओपनकेज के साथ देखा गया है। नतीजतन, डेवलपर्स को तीसरे पक्ष की निर्भरता के बारे में तैनाती चुनौतियों और सुरक्षा चिंताओं से जूझते हुए, संकेतों और डीबगिंग त्रुटियों को बनाने और व्यवस्थित करने के लिए अनुकूल होना चाहिए।
low-code प्लेटफॉर्म को सुरक्षित करने के लिए शासन आवश्यक है, क्योंकि नई सेवाओं को अपनाते समय no-code उपयोगकर्ताओं के पास पर्याप्त सुरक्षा निरीक्षण नहीं हो सकता है। मिश्रण में एआई के साथ, तकनीकी जटिलता बढ़ जाती है, संभावित रूप से नैतिक उल्लंघन और तर्कहीन संचार की ओर अग्रसर होता है यदि सावधानी से प्रबंधित नहीं किया जाता है।
जबकि चैटजीपीटी जैसे एआई मॉडल आत्मविश्वास से आउटपुट देते हैं, वे कभी-कभी निरर्थक या गलत परिणाम देते हैं। निरंतर प्रतिक्रिया और पुनर्प्रशिक्षण समय के साथ इन आउटपुट में सुधार करेगा। हालांकि, इंजीनियरों को एआई-संचालित समाधानों की प्रयोगात्मक प्रकृति को याद रखना चाहिए और अपनी परियोजनाओं में नए एआई नवाचारों को लागू करते समय सावधानी बरतनी चाहिए।
जैसा कि एआई सॉफ्टवेयर विकास परिदृश्य को फिर से आकार देता है, डेवलपर्स दक्षता में उन्नति के साथ-साथ नई चुनौतियों का सामना करते हैं। Low-code समाधान जो मानक सॉफ़्टवेयर वितरण पाइपलाइनों और केंद्रीकृत सहयोग सुविधाओं की पेशकश करते हैं, इस विकसित युग में सबसे अधिक लाभान्वित होंगे। LCDPs जो AI विकास के साथ तालमेल रखते हैं, जैसे कि AppMaster platform, and embed AI into their workflows are poised to thrive in the changing industry.
