Giới thiệu sản phẩm Laf

giới thiệu bản thân

Xin chào mọi người, tôi là Wang Zijun đến từ nhóm Laf. Tôi rất vui được chia sẻ với các bạn nền tảng phát triển đám mây Laf của chúng tôi và các nguyên tắc triển khai nó tại đây ngày hôm nay. Ban đầu tôi muốn bắt đầu bằng việc nói điều gì đó về thời tiết, nhưng người dẫn chương trình đã nói xong nên tôi sẽ không nói thêm nữa.

Giới thiệu sản phẩm

Khi chuẩn bị PPT, tôi đã nghĩ ra nhiều cách để giới thiệu loại sản phẩm của chúng tôi, nhưng sau đó tôi thấy rằng hai câu này trong tài liệu và trang web chính thức của chúng tôi hoàn toàn có thể giải thích chúng tôi là loại sản phẩm gì.

Đầu tiên là chúng ta cũng giống như viết blog, viết code có thể online mọi lúc mọi nơi.

Thứ hai là tập trung vào chính doanh nghiệp, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát huy khả năng sáng tạo của mình.

Link gốc: https://forum.laf.run/d/1030.

Tại sao nó giống như viết blog? Bởi vì khi viết blog, bạn có thể mở một nền tảng blog, mở trình duyệt trên máy tính, sau khi mã hóa xong, hãy nhấp vào xuất bản và người khác có thể xem blog của bạn.

Khi chúng ta phát triển, liệu chúng ta có thể nói rằng miễn là tôi có một máy tính có thể mở trình duyệt và sau đó tôi có thể trực tiếp viết mã sau khi nhập nó, sau khi viết mã, tôi nhấp để xuất bản, một trong những giao diện của tôi, một trong những giao diện của tôi. ứng dụng của tôi có thể vừa viết xong.

Thứ hai là tập trung vào chính doanh nghiệp. Nhiều bạn ở đây là nhà phát triển, chúng tôi thường có ý tưởng tạo ra một công cụ hoặc ứng dụng nhỏ.

Nhưng sau khi chúng ta triển khai và chuẩn bị môi trường, môi trường này đề cập đến môi trường trong máy tính của chúng ta, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và các tài nguyên khác, hoặc cũng có thể là môi trường xung quanh chúng ta, chẳng hạn như đi ra ngoài mà không mang theo máy tính của mình.

Nhưng nếu sản phẩm của chúng tôi tồn tại, bạn có thể chỉ cần có một máy tính có thể mở trình duyệt để bắt đầu công việc viết mã của mình.

Sau đó, trong buổi học tiếp theo, tôi dự định sẽ giới thiệu sản phẩm của mình với mọi người.

trình diễn sản phẩm

Ban đầu tôi đã chuẩn bị một video nhưng tôi cảm thấy video được làm hơi sớm và nhiều chức năng không được hiển thị trên trang web chính thức của chúng tôi nên tôi vẫn liên lạc với ban tổ chức và chuẩn bị một buổi trình diễn trực tiếp mà tôi sẽ sử dụng sau. sẽ cho bạn xem trên máy tính. Vui lòng đợi tôi một lát.

Dưới đây là demo sản phẩm, các bạn có thể truy cập laf.run hoặc laf.dev để trải nghiệm.

Tóm tắt tính năng sản phẩm

Được rồi, thế là kết thúc buổi demo. Hãy để tôi tóm tắt cho bạn ba điểm, đó là những đặc điểm của dự án của chúng tôi.

1. Tài nguyên ứng dụng dùng ngay bao gồm tất cả các tài nguyên cần thiết cho tài nguyên máy tính, tài nguyên cơ sở dữ liệu, lưu trữ mạng nhật ký, v.v. Không cần chuẩn bị bất kỳ môi trường nào, kể cả môi trường máy tính và môi trường vật lý.

2. Mục tiêu là rút ngắn quá trình phát triển càng nhiều càng tốt và hạ thấp ngưỡng phát triển. Nếu phải mất một ngày để triển khai một ứng dụng trong một môi trường, chúng tôi có thể đã tạo bản demo trong một ngày và gửi nó trực tuyến cho người dùng hoặc nhóm bạn bè để thử nghiệm.

3. Với quan điểm cởi mở và nguồn mở, tất cả mã nguồn của Laf đều là nguồn mở và các thành phần chúng tôi sử dụng cũng là nguồn mở. Chúng không chứa bất kỳ ràng buộc nào của nhà sản xuất và có thể chạy trên bất kỳ đám mây nào mà không cần lo lắng.

Giới thiệu triển khai kỹ thuật

Lựa chọn công nghệ

Sau đó chúng tôi sẽ giới thiệu lựa chọn công nghệ tổng thể của chúng tôi. Về ngôn ngữ lập trình, chúng tôi chọn Node. Lý do lớn nhất là để hạ thấp ngưỡng phát triển, vì trong một dự án bạn sẽ sử dụng giao diện người dùng và khi sử dụng giao diện người dùng bạn có thể sử dụng JS. JS ở mặt sau nên việc phát triển rất dễ dàng và không bị phân mảnh và có thể phục vụ nhiều người dùng hơn.

Sau đó, chúng tôi chọn MinIO để lưu trữ. Điều quan trọng nhất về MinIO là nó là nguồn mở. Ngoài việc là nguồn mở, nó còn cung cấp khả năng mở rộng theo chiều ngang rất tốt. Chúng tôi có thể tăng dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý bằng cách thêm các nút.

Về cơ sở dữ liệu, chúng tôi chọn MongoDB. MongoDB có một trong những lợi thế lớn nhất đối với chúng tôi, đó là cơ sở dữ liệu phi quan hệ. Vì vậy, nếu sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ, ngưỡng của nhà phát triển có thể cao hơn. Anh ta cần thiết kế bảng và thiết kế cấu trúc bảng trước khi tạo ứng dụng. Nếu sử dụng MongoDB, bạn có thể không cần thiết kế bảng, trước tiên chỉ cần viết logic nghiệp vụ, sau đó sử dụng cơ sở dữ liệu MongoDB khi bạn cảm thấy cần lưu trữ dữ liệu.

Cổng mà chúng tôi chọn là APISIX, có thể sửa đổi định tuyến động một cách liền mạch và có nhiều plugin. Điều quan trọng nhất là khả năng trở thành nguồn mở và mở. Mỗi chức năng, ứng dụng và nhóm đám mây của chúng tôi sẽ được chỉ định một tên miền cấp hai. Sẽ đạt được các ánh xạ khác nhau thông qua việc sửa đổi định tuyến động của nó. Khi chúng tôi tạo các chức năng đám mây và tạo các nhóm, chúng tôi có thể cấp cho mọi người một tên miền cấp hai một cách liền mạch để khi ứng dụng của bạn không có tên miền, bạn có thể truy cập trực tuyến. trực tiếp đến thăm.

Biểu đồ tiến trình thực hiện

Sau đây là biểu đồ quy trình triển khai cụ thể. Những gì chúng tôi nhìn từ bên trái là góc nhìn của nhà phát triển. Chúng tôi có thể phát triển cục bộ thông qua IDE bên ngoài hoặc CLI mà chúng tôi cung cấp, sau đó tạo một ứng dụng và kết nối với máy chủ của Laf. sau đó chuẩn bị các tài nguyên tương ứng, tạo một phiên bản ứng dụng thông qua Kubernetes, sau đó đặt thời gian chạy Node vào đó, sau đó phân bổ cơ sở dữ liệu, phân bổ bộ lưu trữ và toàn bộ ứng dụng được hoàn thành thành công từ khi tạo đến khi khởi động.

Sau đó bắt đầu từ phía dưới bên phải, đây là quá trình người dùng gọi một trong các chức năng đám mây của chúng tôi hoặc gọi một giao diện. Đầu tiên, lưu lượng truy cập của chúng tôi truy cập vào cổng của chúng tôi, sau đó cổng sẽ tìm một thời gian chạy nhất định dựa trên APPID. Sau đó, trong thời gian chạy, tên của hàm đám mây của chúng tôi là duy nhất, vì vậy chúng tôi có thể xác định đoạn mã chức năng nào sẽ thực thi và sau đó phản hồi trực tiếp. và quay trở lại mạng bên ngoài.

So sánh các giải pháp triển khai serverless

Nói về Serverless, nó có một giải pháp truyền thống, nghĩa là một yêu cầu sẽ tương ứng với một quy trình, nghĩa là mỗi khi chúng tôi yêu cầu, nó sẽ tạo một thời gian chạy cho bạn, tạo một nhóm và sau đó thực hiện lịch trình đó.

Ưu điểm của nó là tương đối rõ ràng. Khi nói đến tỷ lệ đàn hồi liền mạch, bởi vì nó sẽ tạo lại một lần nên không có khái niệm về tỷ lệ đàn hồi. Bởi vì mỗi người trong số họ là một nhóm mới. Lựa chọn kỹ thuật cũng tương đối sexy, mẫu mã rất đẹp.

Nhưng những thiếu sót của nó cũng rất rõ ràng. Sẽ có những vấn đề khởi động nguội mà nhiều nhà phát triển lo ngại và các liên kết dài không thể được hỗ trợ một cách hoàn hảo, dẫn đến thói quen phát triển bị phân tán.

Việc tách thói quen phát triển này có ý nghĩa gì? Bởi vì nếu chúng ta sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây để phát triển truyền thống, nó sẽ luôn chạy ở đó. Nó sẽ không khởi động lại mỗi khi chúng ta yêu cầu. Giống như nhiều dự án AI hiện nay, nó sẽ truy cập vào giao diện OpenAI. Trò chuyệnGPT. Nếu sử dụng giải pháp bộ nhớ kết nối dài, chúng tôi chỉ cần lưu ID phiên để hỗ trợ lệnh gọi ngữ cảnh. Nếu không có bộ nhớ đệm chung, bạn cần lưu tất cả các bản ghi trò chuyện vào cơ sở dữ liệu rồi nhập lại chúng mỗi lần để có thể thực hiện liên kết theo ngữ cảnh.

Khi đó lựa chọn công nghệ của chúng tôi là giải pháp bộ nhớ kết nối lâu dài. Nó đương nhiên không có vấn đề khởi động nguội. Thùng chứa của chúng tôi luôn chạy ở đó, giống như máy chủ đám mây của bạn. Mỗi khi bạn đưa ra yêu cầu, nó có thể phản hồi kịp thời. Tất nhiên, chúng tôi hỗ trợ các liên kết dài một cách tự nhiên, với cùng một bộ nhớ, chúng tôi có thể tải nhiều yêu cầu hơn vì chúng tôi không có quy trình chuẩn bị tài nguyên, tạo tài nguyên và hủy tài nguyên như vậy.

Về tỷ lệ linh hoạt, chúng tôi sử dụng HPA của Kubernetes để triển khai nó. Bạn nhập giá trị mong đợi của mình và nó sẽ thêm số lượng nhóm khác nhau tùy theo tải của bạn có quá cao hay không. Nếu lưu lượng truy cập của bạn rất thấp, điều đó có thể giúp bạn giảm số lượng nhóm khác nhau. Tất nhiên, việc thực hiện điều này phức tạp hơn một chút.

Nhưng chúng tôi để lại sự phức tạp cho chính mình và sự đơn giản cho người dùng, đó là sự lựa chọn công nghệ của chúng tôi, được thúc đẩy bởi người dùng chứ không phải công nghệ. Người dùng cần liên kết dài nên chúng tôi hỗ trợ liên kết dài. Người dùng không thích khởi động nguội, vì vậy chúng tôi sẽ loại bỏ khởi động nguội. Bằng cách này, chúng tôi có thể đạt được điều đó là bạn càng thực hiện nhiều cuộc gọi thì bạn càng có nhiều lưu lượng truy cập và chi phí của bạn càng thấp.

Quy trình lập kế hoạch chức năng đám mây

Sau đây là biểu đồ sơ bộ thể hiện kế hoạch lập kế hoạch. Phía bên trái là cách làm truyền thống. Khi có yêu cầu hàm, nó sẽ tạo một thời gian chạy mới để xử lý hàm và xử lý yêu cầu.

Nếu chúng tôi sử dụng giải pháp của mình, tất cả các chức năng sẽ được gửi đến máy chủ Laf, sau đó sẽ có hàng đợi tác vụ và thời gian chạy để xử lý tất cả các yêu cầu này. Nếu đạt đến tải mà chúng tôi đặt, nó có thể tạo một nhóm mới để phân tán quá trình xử lý lưu lượng.

Sau đó tôi sẽ tóm tắt ngắn gọn về tỷ lệ sử dụng tài nguyên của hai phương pháp bằng hình ảnh ở đây. Theo cách truyền thống, khi không có yêu cầu, việc sử dụng tài nguyên thực sự bằng 0, không có bất kỳ mức tiêu thụ nào. Nhưng nếu ngày càng có nhiều yêu cầu thì sẽ xảy ra quá trình tạo và hủy tài nguyên, điều này sẽ khiến yêu cầu tăng tuyến tính theo mức độ sử dụng tài nguyên.

Sau đó, Laf có thể duy trì mức sử dụng tài nguyên rất thấp ngay cả khi tải tương đối cao. Một lần nữa, chúng ta không cần phải trải qua quá trình tạo và hủy. Chúng ta luôn chạy, không khác gì một máy chủ, chúng ta chỉ cần chuẩn bị ngữ cảnh cần thiết cho đoạn mã.

Kinh nghiệm phát triển chức năng đám mây

Sau đó, có một số chi tiết về cách chúng tôi triển khai giải pháp này, tức là quá trình mà một chức năng đám mây trải qua từ khi phát hành động đến thực thi để làm cho chức năng đám mây của chúng tôi hoạt động nhanh hơn nhiều so với các chức năng khác.

Người dùng nhấp vào Xuất bản sau khi viết hàm đám mây. Vì TS của chúng tôi hỗ trợ gợi ý loại nên chúng tôi cần biên dịch nó thành JS và sau đó lưu nó vào cơ sở dữ liệu. Đồng thời, chúng tôi cũng xuất bản hàm đã biên dịch vào thời gian chạy tương ứng của ứng dụng. , sau đó Chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô-đun Node VM để xử lý nó thành đối tượng tập lệnh VM và lưu vào bản đồ trong bộ nhớ. Trong trường hợp này, mỗi khi gọi một hàm đám mây, chúng ta có thể trực tiếp tìm nạp đối tượng tập lệnh của VM từ bộ nhớ và thực thi trực tiếp nó.

Chúng tôi không có quy trình biên dịch nên phản hồi mỗi lần sẽ nhanh hơn một chút. Quá trình gọi thông qua HTTP là lấy đối tượng đã biên dịch của chúng ta ra khỏi bộ nhớ, chuẩn bị ngữ cảnh, chẳng hạn như các tham số đến, v.v., chuyển nó vào dưới dạng tham số, sau đó thực thi trực tiếp mã và sau đó trả về kết quả thực thi qua HTTP . Đây là quá trình chức năng đám mây của chúng tôi từ viết đến lưu kho, xuất bản và thực hiện các cuộc gọi.

Vì vậy, nhóm của chúng tôi tin rằng trải nghiệm quan trọng nhất của việc viết mã cũng giống như viết blog. Chúng tôi cần phải có một IDE web hoàn chỉnh, vì nếu IDE này rất bất tiện khi sử dụng và không ai muốn sử dụng nó, chúng tôi sẽ mất nó. kinh nghiệm viết mã giống như viết blog. Chúng tôi tin rằng một trình soạn thảo trực tuyến hoàn chỉnh cần được hỗ trợ bởi các khả năng sau

1. Gợi ý loại mã đầy đủ, nếu kích thước mã lớn hơn một chút, không có gợi ý loại thì sẽ rất khó viết. Chúng tôi sẽ phân tích danh sách các phần phụ thuộc mà chúng tôi cần trên máy khách hàm đám mây, sau đó yêu cầu bộ thực thi duyệt đệ quy node_modules phụ thuộc, tìm loại tệp mà nó phụ thuộc, sau đó gửi lại để biên dịch giao diện người dùng. Trình chỉnh sửa mà chúng tôi sử dụng là Mã VS, thân thiện hơn với hỗ trợ TS.
2. Nó có thể được chạy và sửa lỗi trực tuyến, bởi vì chúng ta chỉ cần lấy máy tính và viết mã.
3. Bạn có thể cài đặt các phụ thuộc npm mà người dùng cần.
4. Có một bản ghi các thay đổi và bạn có thể khôi phục phiên bản đã chỉ định.
5. Phía dưới là chức năng đám mây tự động tạo ra bằng AI mà chúng tôi vừa trình diễn. Chức năng này dựa trên một sản phẩm khác của công ty chúng tôi có tên là FastGPT. Nó có thể nhập cơ sở dữ liệu của công ty bạn vào GPT để tinh chỉnh và sau đó nó có thể nắm vững thông tin. kiến thức của cơ sở kiến ​​thức giúp bạn trả lời các câu hỏi dựa trên cơ sở kiến ​​thức của bạn.

Mình cũng sẽ chia sẻ nguyên tắc triển khai cụ thể của FastGPT sau.

Hàm đám mây là đơn vị mã cơ bản nhất nên một số logic cần được sử dụng lại hoặc khi viết một số thư viện, bạn cần gọi cho nhau. Ở đây chúng tôi yêu cầu nút hack. Nếu chúng tôi đề cập đến một chức năng đám mây và xác định rằng đó là chức năng đám mây, chúng tôi sẽ xử lý nó thành một mô-đun nút và trả lại trực tiếp, giống như chúng tôi giới thiệu một gói nút.

Cách ly nhiều người thuê nhà

Về MinIO, làm cách nào để chúng tôi triển khai chiến lược cách ly nhiều người thuê. Trên thực tế, đối với mỗi nhóm lưu trữ MinIO của chúng tôi, chúng tôi sẽ buộc nó thêm APPID trước tên nhóm.

Sau đó, chúng tôi sử dụng APPID làm tên người dùng MinIO. Chúng tôi sẽ tạo một người dùng cho mỗi ứng dụng. Sau đó, chúng tôi chỉ cần đặt chính sách truy cập cho s3 để nó chỉ có thể truy cập vào nhóm bắt đầu bằng tên người dùng của chính nó. Sau đó, với một số quyền, có thể đạt được sự cách ly nhiều người thuê. Vì MinIO là một cụm nên mọi người chỉ có thể truy cập vào nhóm của riêng mình, tức là bảo vệ các tệp.

Khi đó cơ sở dữ liệu cũng sẽ gặp phải vấn đề cách ly nhiều người thuê, nhưng may mắn thay MongoDB có cơ chế quản lý người dùng riêng nên chúng ta chỉ cần tạo một người dùng cho mỗi ứng dụng, sau đó sử dụng cơ chế quản lý riêng của nó để đạt được sự cách ly quyền là được.

Nhưng có một vấn đề quan trọng hơn ở đây nếu chúng ta sử dụng multi-tenancy, chúng ta sẽ cần phải hạn chế hoặc thiết kế tần suất yêu cầu cho từng đối tượng thuê, vì nếu có những yêu cầu độc hại như vậy sẽ tấn công toàn bộ máy, có thể ảnh hưởng đến. người dùng khác trên nền tảng.

Chúng tôi sẽ giải nén tất cả lưu lượng truy cập được kết nối với MongoDB, sau đó xem tần suất yêu cầu của nó có vượt quá giới hạn của chúng tôi hay không. Nếu vượt quá, chúng tôi sẽ loại bỏ nó, sau đó nếu nó không bị loại bỏ, chúng tôi sẽ nhập nó và từ bây giờ, chúng tôi sẽ nhập. có thể thực hiện một số thống kê và thực hiện việc đo lường và thanh toán cơ sở dữ liệu.

Cổng và định tuyến

APISIX mà chúng tôi chọn làm cổng vừa được giới thiệu ngắn gọn. Nó có thể sửa đổi định tuyến động một cách liền mạch và có rất nhiều plugin. Điều quan trọng nhất là khả năng trở thành nguồn mở và mở. Mỗi chức năng, ứng dụng và nhóm đám mây của chúng tôi sẽ được chỉ định một tên miền cấp hai. Sau đó, nó sẽ được ánh xạ khác nhau thông qua việc sửa đổi định tuyến động, để khi chúng tôi tạo chức năng đám mây và tạo nhóm, chúng tôi có thể cấp cho mọi người một tên miền cấp hai một cách liền mạch.

Triển khai mã viết AI

Sau đây là chia sẻ cách triển khai khả năng mã hóa của AI ngay bây giờ. Nhìn từ trên xuống dưới là phần xử lý dữ liệu. Chúng tôi sẽ sử dụng thị trường mẫu và nội dung kỹ thuật của chúng tôi, đó là tài liệu, sau đó vector hóa dữ liệu và lưu trữ nó trong cơ sở dữ liệu vectơ.

Sau đó, khi người dùng đặt câu hỏi, các câu hỏi có thể được chia thành ba loại, một là về viết mã doanh nghiệp, hai là về việc sử dụng các tài liệu cơ bản của chúng tôi và có những câu hỏi khác.

Nếu là những câu hỏi khác, bạn chỉ cần trả lời trực tiếp cho chúng tôi, tức là nếu đó là câu hỏi không liên quan, chúng tôi sẽ không trả lời. Nếu đó là vấn đề về mã, nó sẽ tìm kiếm nội dung tương tự trong cơ sở dữ liệu mã dưới dạng kiến ​​thức của mô hình lớn, sau đó chuyển nó sang mô hình lớn. Ví dụ, để tôi nói cho bạn biết, mã của sản phẩm của chúng tôi được triển khai như thế này. 3 chức năng về đăng nhập là như thế này, sau đó bạn có thể viết lại cho tôi một chức năng đăng nhập mà người dùng cần và trả lại cho người dùng. Cụ thể, đó là một chức năng đạt được bằng cách chia nhỏ vấn đề và đào tạo trước.

Triển vọng sản phẩm

Sau đó là về khả năng mở rộng, bởi vì các khả năng chúng tôi cung cấp cho bạn, chẳng hạn như MongoDB, lưu trữ đám mây, v.v., đều do chúng tôi cố định.

Nếu có một số người dùng, tôi cần Redis, hàng đợi tin nhắn, v.v., một số dịch vụ đám mây khác hoặc thậm chí hệ thống kinh doanh của riêng chúng tôi chạy trên Sealos và Sealos là một sản phẩm khác. Nói tóm lại, nó là một hệ điều hành đám mây. Trên hệ điều hành đám mây, mọi dịch vụ khác đều có thể chạy được, bao gồm cả Redis, v.v. Nếu tất cả chúng đều chạy trên cùng một lớp dưới cùng, chúng có thể được gọi thông qua mạng nội bộ, điều đó có nghĩa là khả năng mở rộng của chúng tôi rất mạnh. Nếu bạn cần hỗ trợ cho các kịch bản khác, chúng tôi chỉ cần chạy một kịch bản.

Sau khi nói về việc triển khai cơ bản, sản phẩm của chúng tôi có một số việc cần phải thực hiện trong bước tiếp theo, nghĩa là việc lập kế hoạch cho tương lai của chúng tôi. Như chúng tôi vừa nói, ngôn ngữ lập trình mà chúng tôi hiện hỗ trợ là Node vì chúng tôi muốn làm cho Node tốt hơn và tiếp cận được nhiều người dùng hơn. Tiếp theo, chúng ta có thể xem xét các phần mở rộng sang các ngôn ngữ khác, chẳng hạn như Python, Go hoặc thậm chí Java, v.v., vì các nguyên tắc triển khai của chúng ta vừa được giải thích, chúng rất đơn giản, chỉ cần cắm vào một thời gian chạy.

Sau đó, có khả năng AI mạnh hơn. Bây giờ AI của chúng tôi chỉ có thể viết mã và có giá trị giới hạn, vì vậy bước tiếp theo của chúng tôi có thể là cho phép nó tự gỡ lỗi và trực tuyến.

Tôi đã vẽ đại khái một sơ đồ đơn giản bên dưới. Sau khi mã hóa AI, nó sẽ tự tạo ra một trường hợp thử nghiệm, tự kiểm tra kết quả, đưa ra phản hồi và sau đó đi chấp nhận nếu không thành công, nó sẽ ném lại để sửa lỗi. tự nó, rồi đi kiểm tra, rồi đi chấp nhận, chỉ cần sử dụng logic lặp lại này để vượt qua, tự viết mã và lên mạng. Chúng ta có thể vẫn cần thay đổi mã ngay bây giờ, nhưng sau khi chức năng của chúng ta hoàn thành, chúng ta có thể không cần thay đổi mã đó.

Sau đó là thị trường mẫu chức năng phong phú hơn. Hiện tại, chúng tôi đã ra mắt mẫu chức năng. Trong thị trường chức năng, có nhiều logic kinh doanh phổ biến mà chúng tôi lặp lại, chẳng hạn như đăng nhập, thanh toán, v.v., vì vậy chúng tôi không cần mọi người viết lại chúng. Bởi vì mọi người đều viết những điều giống nhau khi sử dụng sản phẩm của chúng tôi nên chúng tôi chỉ cần nhấp và tải nó vào ứng dụng của riêng mình.

Các mẫu chức năng và khả năng của AI thực sự có liên quan với nhau. Vì AI có thể viết mã nên nó có thể tạo ra nhiều thị trường mẫu chức năng hơn. Với nhiều mẫu chức năng hơn, ngày càng có nhiều dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo AI và các câu trả lời mà nó đưa ra sẽ ngày càng chính xác hơn.

Nhưng mặc dù hiện nay chúng ta đã giải quyết được vấn đề môi trường và vấn đề phát minh lại bánh xe, nhưng vẫn chưa đủ nhanh.

Sự phát triển nhanh nhất là không có sự phát triển. Bước tiếp theo là chúng tôi khởi động một thị trường ứng dụng. Nhiều ứng dụng chồng chéo nhau, chẳng hạn như hệ thống hẹn lớp trong phòng tập thể dục ở tầng dưới của chúng tôi, v.v. Một số hệ thống được sao chép và có thể được phát triển bởi một người. Không cần thiết cho tất cả mọi người. để phát triển chúng. Chúng tôi sẽ ra mắt một chợ ứng dụng. Bạn chỉ cần nhấp vào chợ ứng dụng để triển khai ứng dụng này. Nếu ứng dụng này phù hợp với tình huống của bạn, tất cả những gì bạn phải làm là nhấp vào nó. Đây là mục tiêu cuối cùng của chúng tôi, đó là sự phát triển nhanh nhất mà không cần phát triển.

Giới thiệu trường hợp

Sau đó, tôi muốn chia sẻ với bạn một số trường hợp thú vị hơn mà chúng tôi hiện có trên Laf. Ba plugin đầu tiên ở trên là một số plugin do sinh viên cộng đồng của chúng tôi đóng góp, chẳng hạn như các plugin VS Code. Một số người vẫn không thích IDE của chúng tôi. Họ có thể sử dụng plugin này để phát triển cục bộ với VS Code hoặc các trình soạn thảo khác. Sau đó, có hai nền tảng phát triển nhanh chóng để quản lý phụ trợ.

Điều đầu tiên cần được nhấn mạnh một chút. Đây là một dự án được viết bởi hai học sinh cuối cấp trong một đêm sử dụng sản phẩm của chúng tôi. Nó có tên là Chat Mind. Đây là một công cụ bản đồ tư duy do AI tạo ra. Bạn có thể biết ví dụ như anh ấy sẽ giúp ích. tôi tạo một hướng dẫn du lịch, v.v. Anh ấy sẽ vẽ sơ đồ tư duy cho bạn hoặc tóm tắt một điểm hỗ trợ. Dự án này đã được XMind mua lại. Có lẽ nó đã được mua lại hơn một tháng sau khi nó được đưa lên mạng. Nó được viết bởi hai sinh viên cấp dưới trong một đêm. Nếu sản phẩm của chúng tôi không tồn tại, anh ấy có thể mất nhiều thời gian hơn để viết nó, hoặc thậm chí nói rằng họ đã quên nó và bỏ cuộc.

Sau đây là một số trường hợp của chúng tôi về hệ thống giáo dục và hệ thống thương mại điện tử. Cái ở giữa thú vị hơn khi đề cập đến. Đó là một hồ sơ mèo được viết bởi một sinh viên Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc. Nó thu thập những con mèo đi lạc trong khuôn viên trường của họ và sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt của con mèo để quét thông tin về con mèo đó. tên của nó là gì Hiện tại, chúng tôi cũng đang thực hiện hoạt động hỗ trợ này, tức là đối với tất cả các trường cao đẳng và đại học, nếu họ triển khai dự án Maopu này, chúng tôi sẽ cung cấp miễn phí cho họ trong một năm và họ sẽ không bị tính phí khi sử dụng sản phẩm của chúng tôi. Sau đó một phần thu nhập từ Laf ​​của chúng tôi sẽ được dùng để giải cứu những chú mèo đi lạc. Đây là một dự án mà chúng tôi nghĩ là khá thú vị.

Giới thiệu sinh thái

Và bởi vì chúng tôi là một dự án nguồn mở, hệ sinh thái hiện tại sẽ giới thiệu cho bạn phiên bản STAR 5.3K của chúng tôi đã trực tuyến trong vòng chưa đầy ba tháng. Số lượng người dùng trực tuyến của chúng tôi đã là 14.000 và tổng số ứng dụng là gần bằng. 10.000. Có khoảng 2.300 ứng dụng đang hoạt động, bao gồm cả phiên bản ở nước ngoài của chúng tôi.

Điều này kết thúc chia sẻ của tôi với bạn. Trên thực tế, việc triển khai các sản phẩm của chúng tôi không quá khó. Nó chỉ có nghĩa là chúng tôi không bị thúc đẩy bởi công nghệ. Chúng tôi bị thúc đẩy bởi nhu cầu của người dùng, bất cứ điều gì người dùng cần, chúng tôi sẽ triển khai nó theo cách nhanh nhất. . , cách đơn giản nhất để người dùng đạt được điều này, đây là mục tiêu sản phẩm của chúng tôi. Cảm ơn tất cả các bạn.

Cuối cùng, bài viết về nền tảng phát triển đám mây Laf và các nguyên tắc triển khai của nó kết thúc tại đây. Nếu bạn muốn biết thêm về nền tảng phát triển đám mây Laf và các nguyên tắc triển khai của nó, vui lòng tìm kiếm các bài viết về CFSDN hoặc tiếp tục duyệt các bài viết liên quan. blog của tôi trong tương lai! .