业务场景AI接入

业务场景的AI接入，核心目标是让企业现有的业务流程和系统具备智能化的能力。这通常通过以下方式实现：

智能助手嵌入：你可以将基于大模型的对话式AI助手，无缝对接到你现有的OA、CRM或ERP等业务系统中。这能实现7×24小时的智能问答、文档生成或辅助决策，好比为每个业务部门配备了一位不知疲倦的“智能员工”。
工具与API调用：AI不再只是“聊天”，更能直接操作业务系统。通过预置或自定义的工具集，AI可以执行如查询订单状态、自动生成财务报表、甚至在对话中完成业务操作（如打开订单录入界面）等具体任务。
跨系统数据整合：平台能够打通企业内部分散的数据源，通过RAG（检索增强生成） 技术，让AI基于企业最新的内部知识库（如产品文档、市场报告）给出精准回答，有效减少“模型幻觉”，使决策更可靠。

智能开发助手

智能开发助手的功能在于降低开发门槛，提升构建应用的效率，尤其赋能给那些不具备专业编程背景的“兼职开发者”。

自然语言转数据模型：你可以直接用自然语言描述需求，例如“创建一个客户信息表，包含姓名、电话和公司字段”，助手便能自动生成数据库模型。
代码与组件生成：对于前端页面和后端接口的开发，你可以通过描述功能意图，快速生成相关的代码框架或可直接使用的组件。其目标是实现“主体开发AI化，细节开发可视化”，让你能快速搭建功能主体，并通过可视化工具进行精细调整。
学习与适应：优秀的智能助手能够基于你的使用反馈和项目上下文不断自我优化，提供的建议会越来越贴合你的个人习惯和项目规范。

此功能彻底改变了人与软件的交互方式，将复杂的操作转化为简单的对话。

数据查询与分析：用户无需学习复杂的SQL语句或掌握BI工具，只需像提问一样说出“展示上周销售额最高的三款产品”，系统就会自动完成数据检索、分析并生成可视化的图表或报告。
界面与流程生成：在某些先进的平台中，你甚至可以通过描述整个业务场景（如“设计一个员工请假审批流程”），来直接生成可操作的应用界面和相应的工作流，大大简化了从想法到原型的过程。

Dify作为一个流行的开源LLM应用开发平台，其与低代码平台的深度集成，可以极大地扩展平台的AI能力。

核心能力	集成价值	应用示例
可视化工作流编排	通过拖拽节点（如模型调用、工具使用）的方式，无需编写胶水代码即可构建复杂的AI应用流程。	构建“用户输入→知识库检索→LLM生成回答→邮件通知”的全自动化客服流程。
多模型支持	统一接入国内外主流大模型（如OpenAI、Claude、通义千问、智谱AI等），让你可以灵活切换或对比，避免依赖单一厂商。	同时测试GPT-4和开源模型在相同任务下的表现，根据成本和效果选择最优解。
企业级部署与安全	支持私有化部署，保障敏感数据不出企业。同时提供RBAC权限管理和操作审计日志，满足企业合规要求。	在金融、医疗等对数据安全要求高的行业，将AI能力部署在本地或私有云中。

通过集成Dify，低代码平台将其稳健的业务系统构建能力与Dify强大的AI编排和管理功能相结合，为企业打造了一个高效、安全且易于扩展的AI应用开发解决方案。

总而言之，低代码平台通过深度集成这些AI能力，正逐步让AI从一种高大上的技术概念，转变为各行各业都能轻松使用的“日用品”。它不仅改变了应用构建的方式，更重要的是，它赋予了业务人员和技术背景较弱的“兼职开发者”直接参与创造、解决问题的能力，从而加速了整个社会的数字化和智能化进程。

希望以上阐述能帮助你更深入地理解低代码平台中的AI能力集成。如果你对其中某个具体功能或应用场景特别感兴趣，我很乐意与你进行更深入的探讨。