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大模型在产品原型生成中的应用实践

2024-11-30 01:22

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二、流程设计

一般来说,产品同学是根据业务同学或者运营同学的 MRD 来细化产品需求。如果业务有视觉要求,则会由设计同学负责产品的界面和交互设计,否则由产品同学利用常见市面上常见的原型工具来设计界面和交互。我们自研的智能原型工具的定位是作为产品同学在原型设计时的可选工具,且不改变产品的原有工作流。基于此,我们设计了如下原型生成流程:

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该流程主要是将用户利用常见市面上常见的原型工具变成利用智能原型工具插件选中 PRD 文档中的产品描述,利用 LLM 基于得物自研低代码平台配置规范生成原型图。产品同学工作的空间还是在文档中,不用切换到其他软件或者界面,即可利用 Chrome 插件来生成原型。产品同学保存生成的记录后,可以供自己查询,也可以供业务同学查看效果,还可以供研发同学快速开发使用。

三、实现原理

智能原型工具将产品所写的页面描述、修改指令、拖拽动作作为输入,低代码领域知识作为补充,大模型或可视化编辑器作为处理器,低代码 SDK 作为渲染器,页面原型作为输出。智能页面原型工具从输入到输出的具体实现原理如图所示:

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四、架构设计

根据上述生成流程设计,我们设计的产品原型生成分层架构如图所示:

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产品原型生成工具的架构可以分为四层,分别是应用场景、能力层、引擎层和基础层,具体如下:

应用场景:主要是产品同学利用智能页面原型工具生成原型和研发利用原型对应低代码平台配置完成从0到1的页面开发。

能力层:则是辅助产品同学生产原型的能力集合。这些能力支撑了产品快速生成、快速修改原型,生成内容可以管理,不影响产品同学使用流程等场景。

引擎层:是得物自研低代码引擎和推理引擎,是生成原型配置和渲染配置的发动机。得物自研低代码引擎不仅包括得物自研低代码SDK,还有得物B端组件Poizon Design、精品组件Poizon Components以及业务组件。推理引擎则包括文生文的通用模型、图生文的通用模型、生成低代码平台配置的Coder模型。推理引擎部署在得物自研大模型平台上。选择使用内部部署大模型的原因是,调用外部模型有数据泄露风险,外部模型API有一定稳定性风险,训练成本较高。场景知识库是依据对内部各业务域的PRD进行分析得到的高频场景而构建的。目前场景知识库已包含了列表、表单、弹窗等等高频场景。

基础层:则是产品原型智能生成工具的接口服务、记录存储、模型部署和监控。

五、实践效果

界面展示

下图是界面原型智能生成工具的主界面,主要包括新建与刷新区、生成记录列表区、快捷操作区、辅助操作区、页面效果预览区、分享与评价区、对话修改区,具体如下:

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使用效果

下面视频中展示了从 PRD 文档到页面原型的过程。从视频中可以看到,智能原型生成工具支持对生成的原型进行微调,还生成了相对应的低代码平台配置。

落地情况

智能原型工具生成原型的用时在 15 秒以内,具备生成记录可查、可修改。同时,智能原型工具已实现关键使用链路埋点,可以及时发现产品同学使用卡点。目前内部已有较多的产品同学正在使用智能原型工具生成 B 端页面原型。通过与产品同学的沟通,收到的使用反馈总体体验是正向的。也有产品同学参与共建智能原型工具。

六、后续规划

场景扩展:目前,智能原型工具主要支持表单、列表、弹窗等等高频场景,后续将支持复杂表单、复杂列表、图表等等产品同学在工作中会涉及的页面场景。

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来源:得物技术内容投诉

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