利用chatgpt+低代码技术搭建进销存系统

1 前言

在当今数字化时代，企业管理系统已经成为各行各业不可或缺的一部分。而进销存系统更是企业管理中的重要组成部分，它可以帮助企业实现产品库存管理、采购管理、销售管理等多个方面的自动化管理。

然而，搭建一个高质量的进销存系统需要大量的时间和精力，对于小型企业来说，这无疑是一项巨大的挑战。

而利用ChatGPT和低代码的组合技术，可以快速搭建一个高效、易用的进销存系统，这将极大地提升企业管理的效率和准确性。在本文中，我们将探讨如何利用ChatGPT+低代码技术搭建进销存系统，为企业管理带来全新的解决方案。

2 chatGPT可以帮助我们做什么

传统软件开发，需要经过需求分析、功能设计、功能实现、测试部署等几个步骤。不同的环节需要掌握不同技能的人参与，参与的人越多，流程越长，成本越高。

AI的发展，它已经成为了一个全行业的专家，我们可以通过关键词的提问，帮我们节省掉各个环节的成本。需求分析阶段，可以借助大模型的知识，辅助我们分析。

功能设计可以让大模型直接给出我们表结构，到了开发阶段，可以让模型帮我们生成可用的代码。

作为人类就可以将各个阶段的产出物，结合低码工具的自动化能力，快速的将大模型给出的建议变成系统节约开发成本和时间。

3 提问的关键词

问题1 帮我搭建一个进销存系统

好的，建议你可以考虑使用一些流行的开源进销存系统，例如Odoo、OpenBravo、ERPNext等，这些系统都具有完整的进销存功能，并且可以根据你的实际需求进行定制。

如果你想自己开发一个进销存系统，需要考虑以下几个方面：

数据库设计：需要设计出合理的数据库结构，包括供应商、客户、商品、订单、库存等表结构。

功能设计：需要确定系统需要包含哪些功能，例如销售订单管理、采购订单管理、库存管理、财务管理等。

技术选型：需要选择适合的开发技术和框架，例如Java、Python、PHP等语言，Spring、Django、Laravel等框架。

UI设计：需要设计出易于使用的界面，包括菜单、表单、列表等界面元素。

测试和部署：需要进行系统测试和部署，确保系统能够正常运行并且满足用户需求。

这是一个比较复杂的任务，如果你没有相关的开发经验，建议找专业的开发公司或者开发者来实现。

问题2：帮我完成经销存系统的数据库设计，给出表结构

好的，经销存系统的数据库设计包含以下表结构：

产品表（Product）：用于存储产品信息，包括产品编号、产品名称、产品描述、成本价格、销售价格等字段。

仓库表（Warehouse）：用于存储仓库信息，包括仓库编号、仓库名称、仓库地址等字段。

库存表（Inventory）：用于存储产品在不同仓库的库存信息，包括产品编号、仓库编号、库存数量等字段。

订单表（Order）：用于存储订单信息，包括订单编号、客户编号、订单日期、订单总价等字段。

订单详情表（OrderDetail）：用于存储订单中每个产品的具体信息，包括订单编号、产品编号、销售价格、数量等字段。

客户表（Customer）：用于存储客户信息，包括客户编号、客户名称、客户地址、联系电话等字段。

用户表（User）：用于存储系统用户信息，包括用户编号、用户名、密码、权限等字段。

基于以上表结构，可以建立以下关系：

产品表与库存表是一对多的关系，一个产品可以对应多个仓库的库存信息。

仓库表与库存表是一对多的关系，一个仓库可以对应多个产品的库存信息。

订单表与订单详情表是一对多的关系，一个订单可以对应多个订单详情。

产品表与订单详情表是一对多的关系，一个产品可以在多个订单详情中出现。

客户表与订单表是一对多的关系，一个客户可以对应多个订单。

用户表与订单表是一对多的关系，一个用户可以创建多个订单。

基于以上关系，可以设计出以下表结构：
Product表：

字段	类型	备注
ProductID	int	产品编号
Name	string	产品名称
Desc	string	产品描述
CostPrice	money	成本价格
SalePrice	money	销售价格

Warehouse表：

字段	类型	备注
WarehouseID	int	仓库编号
Name	string	仓库名称
Desc	string	仓库描述
Address	string	仓库地址

Inventory表：

字段	类型	备注
ProductID	int	产品编号
WarehouseID	int	仓库编号
Quantity	decimal	库存数量

Order表：

字段	类型	备注
OrderID	int	订单编号
CustomerID	int	客户编号
OrderDate	date	订单日期
TotalPrice	money	订单总价
UserID	int	用户编号

OrderDetail表：

字段	类型	备注
OrderID	int	订单编号
ProductID	int	产品编号
SalePrice	money	销售价格
Quantity	int	数量

Customer表：

字段	类型	备注
CustomerID	int	客户编号
Name	string	客户名称
Address	string	客户地址
ContactPhone	string	联系电话

User表：

字段	类型	备注
UserID	int	用户编号
UserName	string	用户名
Password	string	密码
Permission	int	权限

4 建立数据源

所谓的人工智能，就是人工+智能，我们第三部分已经完成了智能的部分，接下来就是人工的部分了。

机器已经给出了通用的设计，不同的低码工具对于设计的落地方案是不同的。无代码是表单反转到模型，而低代码工具是从模型转换为表单。

我们根据给出的设计指导，具体落地成如下的数据源

产品表：

仓库表

库存表

客户表

订单表

订单明细表

5 创建模型应用

我们的系统对应着模型应用，新建模型应用

勾选我们的数据源自动完成页面的创建


点击导航菜单完成菜单的生成

然后点击发布，自动完成系统的搭建部署

6 生成后的系统

6.1 创建仓库

6.2 创建产品

6.3 增加库存

6.4 增加客户

6.5 创建订单

6.6 增加订单明细

最终形成了订单和订单明细之间的关系

总结

我们本篇介绍了借助chatGPT的智能分析能力，结合低代码工具快速搭建能力，快速的完成了一个进销存系统的搭建。未来，随着AI和低代码的不断融合，就无需如此繁琐，我们只要和AI聊聊天，需要的系统就生成了，那真是太美好的未来了。