面向场景计算的生成式低代码开发技术

代码生成是低代码软件开发过程中提高开发效率的核心技术。传统的低代码开发平台智能化程度低，难以满足面向场景计算条件下多样化、个性化的开发需求。随着大模型技术的迅速发展，预训练大模型凭借其突出的语言理解、生成和推理能力受到广泛关注。将大模型技术与低代码平台相结合是提高低代码平台的智能化程度与开发效率的有效技术手段之一，但由于其缺乏针对特定场景的专业领域代码知识的学习，已有的大模型技术难以有效地支持面向场景计算条件下低代码平台开发任务。 针对上述问题，本课题拟研究基于大模型的生成式低代码开发方法与技术。首先针对低代码开发中的需求分析阶段，研究提出基于大模型的领域智能需求分析方法，实现低代码平台交互式需求采集，构建面向¬¬领域场景的软件需求模型；其次，针对大模型缺乏领域代码知识的问题，研究面向领域的大模型构建技术，实现领域代码知识的增量学习；最后，通过感知场景上下文信息，基于场景需求与领域代码知识，研究面向领域需求描述的服务调用代码生成与程序自动合成技术，实现面向场景计算与领域描述的代码生成与程序自动合成，提高低代码平台智能化程度与低代码平台开发效率。