在开端零代码创建 AI 应用之旅前，明确应用需求和目的是关键的第一步，就仿佛建造房屋前需要精心绘制蓝图。以智能客服应用为例，企业首先要确定其使用场景，是用于电商平台解答客户关于商品信息、订单处置的疑问，还是用于在线教育平台回应学生对课程内容、学习进度的咨询。确定用户群体也非常重要，若面向老年用户群体，应用的交互设计需简洁易懂，语音交互功能要更加突出；若是针对年轻的科技喜好者，可能需要提供更多个性化、创新性的功能。
功能需求方面，企业要考虑智能客服需要具备哪些核心才干，能否准确理解自然语言，快速从知识库中检索答案，还是需要具备智能引导、主动推荐的才干。通过全面深化的需求分析，企业可以防止在开发过程中自觉探究，确保创建的 AI 应用可以精准满足用户需求，进步应用的实用性和用户满意度。
（二）选择平台
如今，市面上涌现出许多优秀的零代码 AI 应用构建平台，每个平台都有其共同的特点和优势。ZelinAI 就是一款备受关注的平台，它允许用户利用现有数据训练定制化小模型，并将其打包成 AI 应用。用户无需编程根底，即可轻松制作自己的 AI 应用。它还内置了 Midjourney、文心一言、Kimi、微软 - 4o 等多个模型，通过可视化界面，用户能将训练好的小模型与 API 参数组件结合，构建出功能完备的 AI 应用 。 Brancher.ai 也是一个不错的选择，这是一个人工智能应用程序平台，拥有易于使用的界面和强大的 AI 模型，可以协助用户创建和分享 AI 应用程序，即便没有编程知识也能轻松创建复杂的应用程序。此外，它还支持来自不同平台和工具的 AI 模型的连接和组合，为用户提供了更丰富的创作空间。在选择平台时，用户可以根据自己的详细需求，如应用类型、数据处置才干、模型丰富度、平台易用性以及预算等因素停止综合考量，选择最适宜自己的平台。
（三）数据准备
数据是 AI 应用的 “燃料”，优质的数据对于训练出高性能的 AI 模型至关重要。不同类型的 AI 应用，数据准备的要点也有所不同。对于图像识别类应用，如智能安防中的人脸识别系统，需要搜集大量明晰、多样的人脸图像数据，涵盖不同年龄、性别、种族、表情和光照条件下的人脸。同时，要对这些图像停止准确标注，注明图像中人物的身份信息、拍摄时间、地点等，以便模型学习不同特征与身份之间的关联。
而对于自然语言处置类应用，如智能写作助手，数据准备则偏重于搜集各品种型的文本数据，包括新闻、小说、论文、博客等。这些文本数据应具有丰富的语言表达方式和语义信息，以协助模型学习语言的语法规则、语义理解和文本生成才干。在搜集数据后，还需要停止数据清洗，去除反复、错误、噪声数据，对数据停止规范化处置，如统一文本格式、转换数据类型等，以进步数据的质量和可用性。
（四）模型构建
在零代码平台上构建 AI 模型，就像搭建积木一样简单。以一些常见的零代码 AI 平台为例，用户首先可以从平台提供的丰富预训练模型库中选择适宜自己应用需求的模型。假设是开发一个智能推荐应用，用户可以选择基于协同过滤算法或深度学习算法的预训练推荐模型。选好模型后，用户可以通过简单的参数调整来优化模型性能。例如，调整模型的学习率、迭代次数、隐藏层节点数量等参数，以适应不同的数据特点和应用场景。
一些平台还提供了可视化的模型训练监控界面，用户可以实时查看模型的训练进度、损失函数变化、准确率提升等指标，以便及时发现问题并停止调整。在这个过程中，即便是没有专业算法知识的用户，也能通过平台提供的直观操作界面和引导提示，轻松完成 AI 模型的构建和优化，实现从数据到智能模型的转变。
（五）应用测试
应用测试是确保 AI 应用质量和性能的重要环节。在完成初步的 AI 应用开发后，企业可以邀请内部员工、部分目的用户或专业的测试人员停止试用。以一款新开发的智能安康管理 AI 应用为例，邀请不同年龄段、不同安康情况的用户停止试用，搜集他们在使用过程中的反响。这些反响可能包括应用的界面是否友好、操作是否便利、功能是否满足需求、安康建议是否准确实用等方面。
根据用户反响，开发团队可以对应用停止针对性的调整和完善。假设用户反映界面操作过于复杂，开发团队可以简化操作流程，优化界面规划；假设发现某些功能存在破绽或不准确的情况，开发团队可以重新检查模型算法，调整参数，停止再次训练和优化，直到应用可以稳定、高效地运行，满足用户的期望和需求。
