JEECG低代码平台

写在前面：为什么企业需要一个 AI 应用平台？ 当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构

大模型的"知识盲区"与 RAG 方案 大模型虽然拥有强大的语言理解和生成能力，但它的知识存在两个天然短板：一是训练数据有截止时间，无法掌握最新信息；二是对企业内部的私有数据一无所知。当用户提问涉及公司

当工作流需要"重复劳动"时 AI 工作流中有大量场景需要对一组数据逐条处理，或者对某个操作重复执行多次。比如批量推送订单通知、逐页爬取分页接口数据、对 AI 生成结果不满意时自动重试——这些场景的共同

多路结果只取一个，怎么优雅地选？ 在复杂的 AI 工作流中，经常出现这样的情况：同一个任务通过多条路径并行处理，每条路径可能产出结果，也可能返回空值。比如同时调用两个大模型生成文案，取先返回的那个；或

写在前面：低代码的下一跳 过去做一套业务系统，即使用上了低代码平台，开发者仍然需要在数据库设计、接口编写、前端页面、权限配置之间反复切换。效率是提升了，但距离"零门槛"还有明显的距离。 现在 Jeec

从"写代码"到"说需求" JeecgBoot低代码平台推出了全新的 AI 技能体系——用自然语言描述需求，AI 自动完成从代码生成到流程编排的全部工作。 这不是代码补全，而是覆盖完整开发链路的六大 A

引言：当流程设计遇上 AI 在企业信息化建设中，BPM（业务流程管理）系统的搭建是一项高频且复杂的任务。传统模式下，开发者需要手工编写 Flowable BPMN 2.0 XML 文件——层层嵌套的节

引言：当 AI 遇上低代码表单设计 在企业级应用开发中，表单是最高频的交互组件之一。传统做法下，即便有低代码平台的加持，开发者仍需手动拖拽控件、逐一配置属性、调整布局……整个过程虽然比纯编码高效，但面

前言：当代码生成遇上 AI 传统的代码生成器，本质上是"模板填充工具"——你先建好数据库表，配好字段类型，然后点击生成按钮，得到一堆半成品代码。这个流程存在几个痛点：必须先手动建表、字段控件需要逐个配