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
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-428918.html
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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-428918.html
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