Como Criar uma Aplicação Usando Redes Neuronais: Um Guia Completo

Quando pensa numa rede neuronal, pense nela como um assistente altamente inteligente que viu milhões de linhas de código, designs e arquitetura de uma forma ou de outra ao longo dos anos. Isto significa que compreendem como o código é estruturado e podem gerar código com base apenas na sua descrição, como se dissesse "Crie uma aplicação web com um formulário de registo e um portal de administração". Não é descabido que, em poucos minutos, tenha uma aplicação protótipo criada com HTML/CSS/JavaScript e até uma base de dados. Muito fixe, não é?

Houve muitos casos de uso em que o GitHub Copilot pode ajudá-lo a desenvolver código a quase 1,5 vezes a velocidade e o Replit Ghostwriter pode gerar aplicações web diretamente no navegador. Além disso, o v0.dev permite-lhe pegar na sua descrição de texto e gerar componentes React totalmente funcionais. O que é diferente nestes tipos de redes neuronais (vs. geradores de modelos tradicionais) é que as redes neuronais são capazes de compreender o contexto e fornecer uma solução de acordo com a sua tarefa, em vez de apenas colocar um pedaço de código estático num local.

Além disso, existe um mercado em rápido crescimento para ferramentas de IA, e estima-se que valha milhares de milhões de dólares, com uma tendência de crescimento muito otimista. Portanto, estes não são apenas gadgets, são o futuro do desenvolvimento.

Desenvolvimento Tradicional vs. Desenvolvimento de Aplicações Assistido por IA

Já tentei criar um MVP com uma pequena equipa antes. Demorou meses de trabalho para ter uma ideia, descobrir o que era necessário para a concretizar (requisitos), projetá-la, codificá-la, testá-la e depois lançá-la. Foi caro e demorado, tal como muitos outros na mesma situação.

Pelo que sei, agora temos uma forma muito mais rápida de fazer isto: Escrevemos o que precisamos que uma IA faça — dizemos-lhe o que queremos que faça, como chegar lá e pedimos-lhe para escrever o código para nós — depois podemos revê-lo e verificar se está a fazer o que queremos. Costumávamos ter 3-5 pessoas no projeto MVP; agora pode ser feito por 1-2 e pode ser lançado em questão de dias (ou algumas horas). Isto realmente muda o jogo!

Para colocar isto em perspetiva:

Existem definitivamente nuances relacionadas com a abordagem da IA. Primeiro, tanto a velocidade quanto a acessibilidade dar-lhe-ão uma vantagem. Segundo, se precisar de algo complicado, como, por exemplo, implementar lógica de negócio complexa ou adicionar funcionalidades de segurança à sua aplicação, ainda precisará de alguma assistência humana para concluir estas tarefas satisfatoriamente. No entanto, esta metodologia é ideal para praticamente todos os projetos, especialmente MVPs ou coisas usadas por um funcionário durante o dia.

Alguns dos tipos de aplicações que podem ser criadas usando redes neuronais através da web incluem:

As aplicações web online podem ser encontradas em várias formas e oferecem opções gratuitas e pagas. Atualmente, existem algumas disponíveis para programadores ou para aqueles que desejam criar a sua própria aplicação baseada na web.

Os três tipos comuns de serviços e plataformas de redes neuronais disponíveis são:

1. Plataformas sem código que utilizam IA e permitem que um indivíduo crie uma aplicação web sem ter de aprender a programar. Exemplos incluem ASCN.AI, Bubble e Adalo.
2. Geradores de Código ou assistentes de programa de IA fornecem ajuda de codificação a programadores e aceleram o desenvolvimento de programas de um programador com autocompletar e sugestões. Exemplos incluem GitHub Copilot e Tabnine.
3. Geradores de Interface de IA fornecem uma descrição textual ou imagem para criar código de UI pronto a usar a partir da descrição ou imagem; este exemplo inclui v0.dev e Uizard.

Aqui está uma breve lista que descreve algumas das várias plataformas e ferramentas sem código para criar aplicações web usando redes neuronais:

ASCN.AI é uma plataforma sem código com agentes de IA que começa em $29 por mês. É usada para criar automações, bots e fluxos de trabalho, particularmente para Web3. Bubble é uma plataforma sem código com uma gama de preços, de gratuito a $500 através do desenvolvimento de aplicações baseadas na web que muitas vezes exigirão modificação manual para acomodar backends complexos. GitHub Copilot é um assistente de programa baseado em IA que custa $10 a $19 por mês e pode ajudar com o autocompletar de código. Requer que um indivíduo compreenda como programar. Replit Ghostwriter é um IDE online baseado em IA com uma opção gratuita e é um recurso útil para aprender a programar ou criar protótipos. v0.dev é um gerador de UI gratuito que cria código de componente React e não está restrito a nenhuma linguagem de programação como JavaScript ou HTML. Adalo é uma ferramenta sem código para construir aplicações móveis e web a partir de $36 por mês, no entanto, tem opções limitadas para personalização do design.

Um guia passo a passo sobre como utilizar os serviços de geração de aplicações é fornecido abaixo. Por exemplo, digamos que queria explorar ASCN.AI — um dos serviços sem código mais fáceis que usa agentes de IA. Aqui estão os próximos passos:

1. Registar: Pode registar-se usando o seu email ou iniciar sessão com o Google ou GitHub. Uma vez que tenha iniciado sessão com sucesso no menu principal do ASCN.AI, verá três secções (fluxo de trabalho, segredos e documentação).
2. Configurar Segredos: Segredos é o cofre para quaisquer palavras-passe ou chaves de API que irá usar. Para ocultar os seus dados usados nos seus cenários, usará um formato especial para incluir duas chavetas e um prefixo secrets em torno do valor (ou seja, {{secrets.your_value}}).
3. Escolher um tipo de aplicação: O tipo de aplicação que está a criar (por exemplo, bot do Telegram, CRM ou formulário web) determinará quais elementos/nós serão usados no seu cenário.
4. Criar Fluxo de Trabalho: O seu fluxo de trabalho terá pelo menos um acionador (por exemplo, nova mensagem do Telegram, filtro, Integração com Google Sheets, notificação) e a lógica montada na ordem das condições de cada Nó no Fluxo de Trabalho.
5. Testar: O último passo é testar os seus cenários enviando novas mensagens de teste e/ou verificar quais erros precisam de ser corrigidos.
6. Melhorar: Pode continuar a desenvolver o seu cenário, adicionando novas funcionalidades, integrando com CRM(s) e integrando com analíticas e agentes de IA específicos para as suas necessidades de negócio.

De acordo com a experiência do utilizador, foi relatado que um protótipo geralmente leva de 30 minutos a algumas horas para ser criado, o que é significativamente mais rápido do que os métodos convencionais de desenvolvimento.

Características da Construção de Aplicações Baseadas na Web Usando Redes Neuronais

As aplicações baseadas na web consistem em 2 camadas: o front-end (ou interface) e o back-end (ou lógica do servidor). Ambas as camadas são construídas usando redes neuronais; no entanto, ainda deve prestar atenção ao projetar as suas aplicações baseadas na web.

Desenvolvimento Frontend

Com a ajuda de algumas ferramentas sem código, como v0.dev ou Uizard, pode gerar código de interface com uma descrição escrita ou uma imagem do que deseja. No entanto, terá sempre de verificar como esse código se parece e funciona em todos os seus dispositivos e navegadores devido à importância da acessibilidade e da responsividade.

Lógica do Lado do Servidor e APIs

Quando se trata de processamento de dados, autenticação de utilizadores ou lógica de negócio, existem muitas plataformas sem código que lhe fornecem a capacidade de construir essa lógica a partir de blocos ou nós (por exemplo, ao criar uma aplicação de gestão de lista de tarefas, o front-end fornece a lista de tarefas, enquanto o back-end processa a criação das tarefas numa base de dados usando pedidos HTTP para vários serviços como Supabase ou Firebase).

Integração de Base de Dados

Pode criar consultas e ações de dados para usar dados de uma base de dados externa (por exemplo, MongoDB, PostgreSQL ou Google Sheets!) através do uso de redes neuronais, e também pode criar consultas SQL com base nas suas descrições de pedido.

Implementação e Alojamento

Com muitas plataformas sem código, tem alojamento integrado para o seu código gerado. Se criar o seu código gerado usando ferramentas sem código, pode implementá-lo no Vercel ou Netlify usando o seu processo automatizado.

Vários exemplos do mundo real incluem: o painel analítico de criptomoedas da ASCN.AI, que foi desenvolvido usando uma interface web do v0.dev e agentes de IA a trabalhar em conjunto para analisar dados da blockchain em apenas cinco dias, em oposição ao prazo tradicional de 60 dias. Outro exemplo é um sistema de reservas, desenvolvido em Bubble, que foi lançado em algumas semanas, e um CRM desenvolvido em Retool/OpenAI API, que poupou mais de $50,000 em custos de desenvolvimento.

Em geral, embora a maioria dos sistemas complexos e personalizados exija uma abordagem de desenvolvimento tradicional, houve um enorme aumento na capacidade da automação de IA para fornecer a conclusão de aproximadamente 80% das funções de negócio.

Como Funcionam os Geradores de Código de Redes Neuronais — Descrição

Mecanismos Técnicos e Algoritmos para Geração de Código

Em segundo plano, os modelos de transformadores são usados como o motor que impulsiona o processo de geração de código; os modelos de transformadores são sistemas inteligentes que aprendem o que um caractere/palavra deve ser, olhando para caracteres/palavras anteriores na mesma sequência. Os tipos de modelos que servem de base para muitas plataformas de geradores de código são estes modelos baseados em GPT, que são treinados em milhares de milhões de linhas de código real do GitHub e do Stack Overflow.

Para que estes modelos (geradores de código) produzam código, eles passam por três fases de treino:

1. Pré-treino: Onde o modelo aprende como o código se parece e qual é a sintaxe e estrutura do código (usando milhares de milhões de linhas de código real).
2. Ajuste fino: Onde o modelo é especificamente adaptado a um certo tipo de tarefa e/ou campo (como desenvolvimento de software).
3. Aprendizagem por Reforço: Onde o modelo recebe feedback com base na implementação atual do código pelo utilizador.

Algoritmos importantes que são usados no processo de geração de código são o Algoritmo de Atenção, o Algoritmo de Pesquisa em Feixe e o Algoritmo de Tokenização. A tokenização refere-se a dividir um pedaço inteiro de texto em partes menores ou tokens para facilitar o processamento. Como exemplo, ao solicitar uma função para verificar palíndromos, o gerador de código produzirá código básico de palíndromo. No entanto, se o pedido especificar que espaços e maiúsculas não devem ser considerados para determinar se uma função palindrómica existe, então o gerador de código será capaz de ajustar a função solicitada de acordo. No entanto, observe que a precisão da resposta depende principalmente da qualidade do pedido. Portanto, as habilidades de engenharia de prompt são um bom benefício.

Potenciais problemas com o código produzido são que, por vezes, o gerador de código produz código que parece estar correto, mas tem falhas lógicas, e os geradores de código podem produzir código que utiliza bibliotecas e/ou abordagens desatualizadas. Uma terceira fonte de preocupação é que o modelo pode produzir código vulnerável e que representa riscos de segurança. A pesquisa demonstrou que a taxa de sucesso da geração de código em tarefas padrão é de aproximadamente 70–85%.

Funções e Limites da IA para Programação

O que a IA tende a fazer melhor do que os humanos:

• Produzir código boilerplate padrão (CRUD, APIs REST, estrutura de base de dados).
• Autocompletar código e refatorização de código.
• Prototipagem e execução de Produtos Mínimos Viáveis (MVP).
• Assistir na escrita de documentação e comentários para código.

O que a IA tem dificuldade em fazer atualmente:

• Lógica de negócio complexa e algoritmos específicos da aplicação.
• Aplicações de alto volume (milhões de pedidos).
• Conformidade com padrões de segurança e regulamentares como GDPR ou PCI DSS.
• As subtilezas do design e da experiência do utilizador, onde um toque humano é muito necessário.

Os riscos de usar IA para gerar código incluem:

• Gerar código não verificado pode incorrer em dívida técnica.
• Dependência de plataformas sem código específicas para executar e manter soluções.
• Implicações legais pouco claras dos direitos sobre o código gerado.

A melhor abordagem é utilizar tarefas rotineiras com IA, enquanto se aproveitam os programadores para personalizar, modificar e controlar a qualidade. Fazer isso idealmente proporciona velocidade e fiabilidade.

Dicas e Recomendações Úteis para Criar Aplicações Usando Redes Neuronais

Como Determinar o Melhor Serviço para as Suas Necessidades

A resposta dependerá de quem é e quais são os seus objetivos.

• Se não é um programador e precisa de construir rapidamente um Produto Mínimo Viável (MVP), considere uma plataforma sem código com uma interface visual como ASCN.AI, Bubble ou Adalo; verifique se oferecem modelos e integrações com serviços de suporte que utiliza (como Google Sheets ou Stripe), e avalie as suas limitações em relação a contas gratuitas e custos ao criar uma solução escalável.
• Se é um programador e quer aumentar o ritmo a que escreve código, explore opções como GitHub Copilot, Tabnine e Replit Ghostwriter e certifique-se de que são compatíveis com o seu ambiente de desenvolvimento desejado; além disso, para fins de segurança, prefira produtos offline para o seu código base se não quiser que outras pessoas acedam a ele.

Quando procura automação e serviços integrados, ASCN.AI, Zapier e Make são ótimas escolhas para começar. Basta ver quantos serviços diferentes cada um suporta e quão flexível cada serviço é em termos de criação de diferentes tipos de automações. Também deve dedicar um tempo para calcular quanto custará executar várias automações ao mesmo tempo.

Comecei com uma versão de teste destes três serviços e depois explorei as suas respetivas comunidades para os compreender melhor. Pessoalmente, mudei de usar o Zapier para o ASCN.AI para as minhas necessidades de automação na indústria de criptomoedas e descobri que a velocidade das integrações aumentou significativamente, ao mesmo tempo que reduzi os meus custos.

Sugestões para Melhorar a Segurança e Qualidade da Sua Aplicação Gerada

Quando se trata de código gerado automaticamente, tem de ter a certeza de fazer uma revisão de código antes de confiar nele; certifique-se de que o código faz sentido e pode ser lido como pretendido.

Em termos de segurança, esteja ciente dos riscos de ataques de injeção de SQL e cross-site scripting (XSS); configure os níveis de acesso apropriadamente e oculte as chaves de API nos seus segredos.

Em termos de testes, forneça testes unitários, testes de integração e testes de carga; existem muitas ferramentas disponíveis para automatizar este processo.

Ao considerar os seus padrões, certifique-se de ter em mente quaisquer regulamentos relevantes, como GDPR ou questões de direitos de autor.

Para o ajudar a monitorizar as suas aplicações, estabeleça ferramentas como Sentry, Google Analytics e sistemas de alerta para identificar potenciais problemas.

Tive um caso de uma integração gerada por IA para pagamentos que guardou números de cartão de crédito nos registos por engano, mas felizmente detetámos isso antes de lançarmos a aplicação e acabámos por receber uma multa.

Ferramentas Gratuitas de IA e Redes Neuronais para Criar as Suas Aplicações

Aqui estão três exemplos de ferramentas de IA gratuitas e as suas respetivas funcionalidades:

1. Replit Ghostwriter — um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) baseado na web com um limite de cem pedidos por mês, tornando-o uma boa forma de aprender a escrever e projetar código, ao mesmo tempo que fornece ferramentas para prototipagem rápida. Tenha em atenção que quaisquer projetos criados usando este serviço estão publicamente disponíveis.
2. GitHub Copilot para Estudantes — terá acesso ilimitado a esta aplicação, desde que confirme o seu estatuto de estudante.
3. v0.dev da Vercel — permite-lhe gerar dez designs de UI por mês gratuitamente, tornando-o uma excelente ferramenta para desenvolver protótipos.

Como posso minimizar os custos e maximizar o valor recebido através do uso de opções gratuitas?

Tente combinar várias aplicações usando v0.dev (F/E), Replit (B/E), ASCN.AI (A) e Vercel/Netlify (Alojamento) em conjunto. Procure alternativas de código aberto como LLaMA 2 ou StarCoder. Use programas de referência para convidar outros usando a sua conta atual para que possa receber bónus ou limites aumentados. Programas educacionais como GitHub Education/AWS Educate fornecerão acesso gratuito a todas as suas ferramentas.

Em aplicações/plataformas gratuitas já existem projetos a funcionar disponíveis (exemplo: Bubble Marketplace & Crypto Bot usando Replit + ASCN.AI; aproximadamente $5,000.00 por mês gerados).

Perguntas Frequentes

Posso criar uma aplicação funcional completa com uma RN?

Sim, tipicamente, pode gerar 80–90% das capacidades funcionais antecipadas necessárias para entregar uma aplicação. Será necessário um programador para polir quaisquer versões finais e adicionar quaisquer funcionalidades únicas. CRMs simples, Marketplaces e Bots construídos usando sem código funcionarão apropriadamente.

Para construir aplicações DeFi, que competências preciso além de saber escrever JavaScript?

Precisará de ser lógico e capaz de definir tarefas através de engenharia de prompt para ter sucesso em aplicações que utilizam IA. Em suma, não precisa de experiência em programação para usar plataformas sem código, mas ter alguma familiaridade com codificação permitir-lhe-á ter mais sucesso ao trabalhar com assistentes de IA.

Que tipos de aplicações não podem ser construídas usando IA?

Ferramentas de automação e ferramentas internas (por exemplo, MVPs e plataformas de conteúdo) são áreas onde a IA funciona muito bem. No entanto, jogos, sistemas complexos (& de alto volume) e soluções fintech críticas são mais adequados para o desenvolvimento tradicional.

Como mantenho o meu código seguro e confidencial?

Deve avaliar cuidadosamente as ferramentas que seleciona para o seu processo de codificação. Ferramentas locais (por exemplo, Tabnine) não enviam dados para um servidor central, enquanto os serviços na nuvem têm vários níveis de privacidade e política de segurança. Deve sempre armazenar as suas chaves de autenticação num segredo e não deve passar informações de identificação pessoal (PII) nos seus pedidos. No final, é responsável pela segurança do seu código.

Esta informação é geral, por favor, consulte um especialista para algo sério.

Conclusão: O Futuro do Desenvolvimento de Aplicações com Redes Neuronais

O desenvolvimento de aplicações está a mudar diante dos nossos olhos. As redes neuronais serão ubíquas, fazendo com que todo o processo de desenvolvimento de aplicações seja democratizado (permitindo que cada indivíduo, independentemente das suas capacidades tecnológicas, crie aplicações móveis e web). À medida que a IA assume tarefas repetitivas, os humanos poderão focar-se na arquitetura e no design criativo. Como resultado, o surgimento de produtos micro SaaS permitirá que os indivíduos lancem várias aplicações micro SaaS ao mesmo tempo através da automação. A oportunidade para novos campos de carreira existe, como engenheiros de prompt, especialistas em automação sem código e auditores de IA.

No entanto, com todos estes avanços vêm riscos, incluindo dívida técnica, estabelecimento de dependência de plataforma e violação de direitos de autor. A Gartner prevê que, até 2027, 70 por cento de todas as novas aplicações serão criadas com IA. Portanto, é hora de aprender sobre serviços sem código e de IA.

Eu experimentei pessoalmente a plataforma ASCN.AI, que oferece geração rápida de tarefas automatizadas, bem como desenvolvimento de soluções de IA sem ter de contratar programadores. Isso tornará a sua vida absolutamente mais fácil!