1 前言

在當(dāng)今數(shù)字化時代，企業(yè)管理系統(tǒng)已經(jīng)成為各行各業(yè)不可或缺的一部分,。而進銷存系統(tǒng)更是企業(yè)管理中的重要組成部分,，它可以幫助企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品庫存管理、采購管理,、銷售管理等多個方面的自動化管理,。

然而，搭建一個高質(zhì)量的進銷存系統(tǒng)需要大量的時間和精力,，對于小型企業(yè)來說,，這無疑是一項巨大的挑戰(zhàn)。

而利用ChatGPT和低代碼的組合技術(shù)，可以快速搭建一個高效,、易用的進銷存系統(tǒng),，這將極大地提升企業(yè)管理的效率和準(zhǔn)確性。在本文中,，我們將探討如何利用ChatGPT+低代碼技術(shù)搭建進銷存系統(tǒng),，為企業(yè)管理帶來全新的解決方案。

2 chatGPT可以幫助我們做什么

傳統(tǒng)軟件開發(fā),，需要經(jīng)過需求分析,、功能設(shè)計、功能實現(xiàn),、測試部署等幾個步驟,。不同的環(huán)節(jié)需要掌握不同技能的人參與，參與的人越多,，流程越長,，成本越高。

AI的發(fā)展,，它已經(jīng)成為了一個全行業(yè)的專家,，我們可以通過關(guān)鍵詞的提問，幫我們節(jié)省掉各個環(huán)節(jié)的成本,。需求分析階段,，可以借助大模型的知識，輔助我們分析,。

功能設(shè)計可以讓大模型直接給出我們表結(jié)構(gòu),，到了開發(fā)階段，可以讓模型幫我們生成可用的代碼,。

作為人類就可以將各個階段的產(chǎn)出物,，結(jié)合低碼工具的自動化能力，快速的將大模型給出的建議變成系統(tǒng)節(jié)約開發(fā)成本和時間,。

3 提問的關(guān)鍵詞

問題1 幫我搭建一個進銷存系統(tǒng)

好的,，建議你可以考慮使用一些流行的開源進銷存系統(tǒng)，例如Odoo,、OpenBravo,、ERPNext等，這些系統(tǒng)都具有完整的進銷存功能,，并且可以根據(jù)你的實際需求進行定制,。

如果你想自己開發(fā)一個進銷存系統(tǒng)，需要考慮以下幾個方面：

數(shù)據(jù)庫設(shè)計：需要設(shè)計出合理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),，包括供應(yīng)商,、客戶,、商品、訂單,、庫存等表結(jié)構(gòu),。

功能設(shè)計：需要確定系統(tǒng)需要包含哪些功能，例如銷售訂單管理,、采購訂單管理,、庫存管理、財務(wù)管理等,。

技術(shù)選型：需要選擇適合的開發(fā)技術(shù)和框架,，例如Java、Python,、PHP等語言,，Spring、Django,、Laravel等框架。

UI設(shè)計：需要設(shè)計出易于使用的界面,，包括菜單,、表單、列表等界面元素,。

測試和部署：需要進行系統(tǒng)測試和部署,，確保系統(tǒng)能夠正常運行并且滿足用戶需求。

這是一個比較復(fù)雜的任務(wù),，如果你沒有相關(guān)的開發(fā)經(jīng)驗,，建議找專業(yè)的開發(fā)公司或者開發(fā)者來實現(xiàn)。

問題2：幫我完成經(jīng)銷存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計,，給出表結(jié)構(gòu)

好的,，經(jīng)銷存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計包含以下表結(jié)構(gòu)：

產(chǎn)品表（Product）：用于存儲產(chǎn)品信息，包括產(chǎn)品編號,、產(chǎn)品名稱,、產(chǎn)品描述、成本價格,、銷售價格等字段,。

倉庫表（Warehouse）：用于存儲倉庫信息，包括倉庫編號,、倉庫名稱,、倉庫地址等字段。

庫存表（Inventory）：用于存儲產(chǎn)品在不同倉庫的庫存信息,，包括產(chǎn)品編號,、倉庫編號,、庫存數(shù)量等字段。

訂單表（Order）：用于存儲訂單信息,，包括訂單編號,、客戶編號、訂單日期,、訂單總價等字段,。

訂單詳情表（OrderDetail）：用于存儲訂單中每個產(chǎn)品的具體信息，包括訂單編號,、產(chǎn)品編號,、銷售價格、數(shù)量等字段,。

客戶表（Customer）：用于存儲客戶信息,，包括客戶編號、客戶名稱,、客戶地址,、聯(lián)系電話等字段。

用戶表（User）：用于存儲系統(tǒng)用戶信息,，包括用戶編號,、用戶名、密碼,、權(quán)限等字段,。

基于以上表結(jié)構(gòu)，可以建立以下關(guān)系：

產(chǎn)品表與庫存表是一對多的關(guān)系,，一個產(chǎn)品可以對應(yīng)多個倉庫的庫存信息,。

倉庫表與庫存表是一對多的關(guān)系，一個倉庫可以對應(yīng)多個產(chǎn)品的庫存信息,。

訂單表與訂單詳情表是一對多的關(guān)系,，一個訂單可以對應(yīng)多個訂單詳情。

產(chǎn)品表與訂單詳情表是一對多的關(guān)系,，一個產(chǎn)品可以在多個訂單詳情中出現(xiàn),。

客戶表與訂單表是一對多的關(guān)系，一個客戶可以對應(yīng)多個訂單,。

用戶表與訂單表是一對多的關(guān)系,，一個用戶可以創(chuàng)建多個訂單。

4 建立數(shù)據(jù)源

所謂的人工智能,，就是人工+智能,，我們第三部分已經(jīng)完成了智能的部分，接下來就是人工的部分了,。

機器已經(jīng)給出了通用的設(shè)計,，不同的低碼工具對于設(shè)計的落地方案是不同的,。無代碼是表單反轉(zhuǎn)到模型，而低代碼工具是從模型轉(zhuǎn)換為表單,。

我們根據(jù)給出的設(shè)計指導(dǎo),，具體落地成如下的數(shù)據(jù)源

產(chǎn)品表：

倉庫表

庫存表

客戶表

訂單表

訂單明細表

5 創(chuàng)建模型應(yīng)用

我們的系統(tǒng)對應(yīng)著模型應(yīng)用，新建模型應(yīng)用

勾選我們的數(shù)據(jù)源自動完成頁面的創(chuàng)建

點擊導(dǎo)航菜單完成菜單的生成

然后點擊發(fā)布,，自動完成系統(tǒng)的搭建部署

6 生成后的系統(tǒng)

6.1 創(chuàng)建倉庫

6.2 創(chuàng)建產(chǎn)品

6.3 增加庫存

6.4 增加客戶

6.5 創(chuàng)建訂單

6.6 增加訂單明細

最終形成了訂單和訂單明細之間的關(guān)系

總結(jié)

我們本篇介紹了借助chatGPT的智能分析能力,，結(jié)合低代碼工具快速搭建能力，快速的完成了一個進銷存系統(tǒng)的搭建,。未來,，隨著AI和低代碼的不斷融合，就無需如此繁瑣,，我們只要和AI聊聊天,，需要的系統(tǒng)就生成了，那真是太美好的未來了,。