在软件开发的演进历程中，AI + 低代码开发平台正成为重塑行业格局的关键力量。区别于传统开发模式对大量手写代码的依赖，AI + 低代码开发平台融合了可视化开发架构与人工智能技术，开辟出一条高效、智能的新路径。它通过 “模型驱动 + 智能生成” 双引擎，将软件开发中 70% 的重复性工作转化为配置化、自动化操作 ，大幅降低开发门槛与成本，提升交付速度。其核心特征鲜明。可视化建模是基础，通过拖拽式组件

在软件开发的演进历程中，AI + 低代码开发平台正成为重塑行业格局的关键力量。区别于传统开发模式对大量手写代码的依赖，AI + 低代码开发平台融合了可视化开发架构与人工智能技术，开辟出一条高效、智能的新路径。它通过 “模型驱动 + 智能生成” 双引擎，将软件开发中 70% 的重复性工作转化为配置化、自动化操作 ，大幅降低开发门槛与成本，提升交付速度。其核心特征鲜明。可视化建模是基础，通过拖拽式组件

在软件开发的演进历程中，AI + 低代码开发平台正成为重塑行业格局的关键力量。区别于传统开发模式对大量手写代码的依赖，AI + 低代码开发平台融合了可视化开发架构与人工智能技术，开辟出一条高效、智能的新路径。它通过 “模型驱动 + 智能生成” 双引擎，将软件开发中 70% 的重复性工作转化为配置化、自动化操作 ，大幅降低开发门槛与成本，提升交付速度。其核心特征鲜明。可视化建模是基础，通过拖拽式组件

大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，

当低代码遇见 AI，软件开发不再是少数人的技术狂欢，而是全民参与的效率革命。JNPF 等平台的实践证明，这场革命不仅是工具的升级，更是思维模式的重构 —— 从代码优先到价值优先，从技术驱动到业务驱动。对于企业而言，2025 年的数字化战场，既是效率的角力场，更是创新的孵化器。那些能够拥抱低代码 + AI 颠覆性组合的企业，将打破效率天花板，在成本可控的前提下实现业务的无限扩展；而固守传统开发模式的

传统低代码开发虽已降低开发门槛，但在需求转化环节，仍需人工手动将业务需求转化为平台可识别的配置与逻辑，这一过程存在信息损耗、理解偏差等问题。例如，业务部门提出 “构建一个员工考勤管理系统，包含请假审批、加班记录及统计报表功能”，开发人员需花费大量时间梳理出数据模型（员工信息表、考勤记录表、请假申请表等）、流程逻辑（请假审批流程节点、审批人规则）以及报表样式，且不同开发人员理解和实现方式可能存在差异

AI 与低代码的融合，本质是 “智能决策” 与 “敏捷开发” 的化学反应 —— 让中小企业用 “大企业 1/5 的成本” 实现 “3 倍的响应速度”。对于中小企业而言，关键不是追逐技术潮流，而是找到 “场景适配” 的切入点：短期：从高频轻量场景（如 OA 审批、客户管理）入手，快速验证价值；中期：聚焦流程驱动场景（如采购管理、生产报工），实现效率突围；长期：构建数据驱动能力（如智能客服、精准营销）

本文介绍了在Windows环境下，通过Ollama来本地部署DeepSeek R1。该问包含了Ollama的下载、安装、安装目录迁移、大模型存储位置修改、下载DeepSeek以及通过Web UI来对话等相关内容。

在企业数字化转型的进程中，传统的应用开发模式正面临着严峻的挑战。高昂的开发成本、漫长的开发周期以及复杂的技术架构，使得企业在快速响应市场变化和满足业务需求方面显得力不从心。低代码平台的出现，为解决这些问题提供了新的思路。它通过可视化的开发界面和预制的组件，大幅降低了应用开发的技术门槛，使企业能够更加快速地构建和部署应用。而当 AI 技术与低代码平台深度融合时，一场新的技术革命正在悄然兴起。低代码平

微前端是一种将前端整体架构模块化、服务化、解耦的方案。核心思想：主应用负责公共框架、路由分发；子应用负责独立业务模块（如订单管理、用户中心）；各子应用可独立部署、独立运行、独立构建；技术栈可异构（如主应用用 Vue，子应用可用 React）；微前端为大型应用系统带来了极大的灵活性和可扩展性，适合多团队并行开发场景。但同时也带来了通信、样式、性能等方面的新挑战。通过合理的架构设计与技术选型，可以最大