Fuente de la imagen:Sitio web oficial del proyecto ALCH
Los componentes técnicos clave de Alchemist AI incluyen el procesamiento de la entrada del usuario, que es responsable de manejar las interacciones entre los usuarios y la plataforma, asegurando que el sistema comprenda e interprete correctamente el texto, los comandos o las entradas de datos del usuario, y preparándose para operaciones posteriores. A continuación, la lógica de la aplicación genera la lógica o estructura que impulsa la funcionalidad de la aplicación en función de la entrada del usuario, asegurando que la aplicación generada pueda realizar las tareas requeridas.
1. Procesamiento de entrada del usuario (comprensión del lenguaje natural)
El primer paso es recibir una descripción en lenguaje natural de la aplicación requerida. La entrada varía desde comandos simples (como 'hazme un temporizador') hasta instrucciones más complejas (como 'crea un juego donde pueda atrapar estrellas fugaces y ganar puntos por cada una que atrape').
2. Generación de lógica de aplicación
Después de analizar la entrada, Alchemist AI continuará generando la lógica de la aplicación. En este punto, LLM se encarga de la lógica backend de construir la aplicación. El modelo construye algoritmos relevantes, manejo de eventos y comportamiento de la interfaz de usuario basado en la intención reconocida.
3. Generación de código e implementación
El núcleo de Alchemist AI radica en su capacidad para traducir comandos de lenguaje natural en código ejecutable. Este proceso implica generar HTML, CSS y JavaScript, que son los componentes principales de las aplicaciones web modernas.
4. Entorno de ejecución (Renderizado web y Sandbox)
Una vez que se genera la aplicación, se presenta en un iframe o entorno similar basado en la web, donde los usuarios pueden interactuar con la aplicación. Esto garantiza que la aplicación generada se pueda ver y probar directamente en el navegador.
5. Integración de API del sistema operativo
Para las aplicaciones que necesitan interactuar con el entorno local, como guardar archivos, acceder a la configuración del sistema o utilizar el hardware del dispositivo, la plataforma puede integrarse con las API restringidas del sistema operativo. Esta API proporcionará acceso al sistema de archivos, registro y otras características específicas del sistema operativo de manera segura y controlada.
Fuente de la imagen:Sitio web oficial de Gate.io
Los tokens ALCH actualmente se pueden negociar en la plataforma Gate.io.Haz clic para comerciar!
Alchemist AI es una plataforma de desarrollo sin código (NCDP) que permite a los usuarios crear aplicaciones de software simplemente proporcionando una descripción sencilla. La IA de Alchemist AI no requiere experiencia en programación, lo que permite a cualquier persona, desde principiantes hasta profesionales, generar instantáneamente aplicaciones personalizadas, desde utilidades simples hasta juegos.
El sistema de Alchemist AI implica procesamiento del lenguaje natural (NLP), generación de código, integración de marcos web y acceso a APIs limitadas del sistema operativo. Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) desempeñan un papel clave en todo el proceso, manejando todas las transacciones desde el análisis de la entrada del usuario hasta la generación de código ejecutable.
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Los componentes técnicos clave de Alchemist AI incluyen el procesamiento de la entrada del usuario, que es responsable de manejar las interacciones entre los usuarios y la plataforma, asegurando que el sistema comprenda e interprete correctamente el texto, los comandos o las entradas de datos del usuario, y preparándose para operaciones posteriores. A continuación, la lógica de la aplicación genera la lógica o estructura que impulsa la funcionalidad de la aplicación en función de la entrada del usuario, asegurando que la aplicación generada pueda realizar las tareas requeridas.
1. Procesamiento de entrada del usuario (comprensión del lenguaje natural)
El primer paso es recibir una descripción en lenguaje natural de la aplicación requerida. La entrada varía desde comandos simples (como 'hazme un temporizador') hasta instrucciones más complejas (como 'crea un juego donde pueda atrapar estrellas fugaces y ganar puntos por cada una que atrape').
2. Generación de lógica de aplicación
Después de analizar la entrada, Alchemist AI continuará generando la lógica de la aplicación. En este punto, LLM se encarga de la lógica backend de construir la aplicación. El modelo construye algoritmos relevantes, manejo de eventos y comportamiento de la interfaz de usuario basado en la intención reconocida.
3. Generación de código e implementación
El núcleo de Alchemist AI radica en su capacidad para traducir comandos de lenguaje natural en código ejecutable. Este proceso implica generar HTML, CSS y JavaScript, que son los componentes principales de las aplicaciones web modernas.
4. Entorno de ejecución (Renderizado web y Sandbox)
Una vez que se genera la aplicación, se presenta en un iframe o entorno similar basado en la web, donde los usuarios pueden interactuar con la aplicación. Esto garantiza que la aplicación generada se pueda ver y probar directamente en el navegador.
5. Integración de API del sistema operativo
Para las aplicaciones que necesitan interactuar con el entorno local, como guardar archivos, acceder a la configuración del sistema o utilizar el hardware del dispositivo, la plataforma puede integrarse con las API restringidas del sistema operativo. Esta API proporcionará acceso al sistema de archivos, registro y otras características específicas del sistema operativo de manera segura y controlada.
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Alchemist AI es una plataforma de desarrollo sin código (NCDP) que permite a los usuarios crear aplicaciones de software simplemente proporcionando una descripción sencilla. La IA de Alchemist AI no requiere experiencia en programación, lo que permite a cualquier persona, desde principiantes hasta profesionales, generar instantáneamente aplicaciones personalizadas, desde utilidades simples hasta juegos.
El sistema de Alchemist AI implica procesamiento del lenguaje natural (NLP), generación de código, integración de marcos web y acceso a APIs limitadas del sistema operativo. Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) desempeñan un papel clave en todo el proceso, manejando todas las transacciones desde el análisis de la entrada del usuario hasta la generación de código ejecutable.