原文鏈接：華數傳媒用 NocoBase 快速搭建 AI 多模態研發平台

引言

過去幾年，生成式 AI （AIGC）的浪潮正在快速改變傳媒行業。無論是圖片、視頻，還是交互式內容，AIGC 正在成為新的增長引擎，並重塑內容的生產方式。

作為國內數字電視和傳媒領域的重要力量，華數傳媒也在積極擁抱 AIGC。在這樣的背景下，華數團隊開啓了全新的探索。

圖片由 AI 生成

場景

在華數傳媒的 AIGC 探索中，AI 多模態研發支撐工具是一個重要的應用方向。

在內容生成的過程中，文本、圖像、音視頻等多種類型的數據會以流水線的方式被生成、加工與組合。表面上看，這只是模型調用的鏈路，但實際運行中涉及的流程遠比想象複雜。

要讓這樣的流程能夠規模化、可持續地運行，系統性的基礎設施支撐必不可少，尤其是以下三個方面：

• 數據管理：內部的多模態素材（如文本、圖片等）需要統一整理、標註並納入內容庫。只有建立起結構化的數據管理體系，才能支撐後續的語義檢索、內容推薦和智能生成。
• 工作流與生產調度：從“選題 → 內容生成 → 審核 → 輸出”，每個環節都需要被自動化、可視化管理。統一的調度平台不僅讓流程更高效，也使多模型調用、任務分配和版本管理成為可能。
• 數據監控：在批量內容生成場景下，數據（包括腳本、生成記錄、調用日誌等）的實時監控至關重要。它不僅幫助團隊快速定位問題，還能為後續迭代和優化提供反饋依據。

挑戰

在這一背景下，技術與系統層面的挑戰被迅速放大：既要快速驗證流程跑通，又要支持未來迭代。

在具體推進過程中，研發人員遇到了幾個關鍵挑戰：

• 管理複雜：隨着研發推進，素材數量呈指數級增長。團隊不僅要管理海量圖片、腳本和生成結果，還要協調多個 AI 模型、算力節點和處理流程。
• 前端開發投入大：在系統搭建過程中，前端界面的開發通常需要投入大量時間和資源，如何高效完成界面構建成為團隊必須面對的問題。
• 快速上線壓力：在探索期，系統迭代週期以“天”為單位計算，開發週期一旦過長，就會直接影響業務驗證和決策節奏。

在此之前，他們也嘗試過其他 AIGC 應用開發平台類工具。雖然這類工具場景更垂直，但是同時也需要寫大量代碼，學習曲線陡峭，不符合快速試錯的節奏。

NocoBase 的引入與使用

為了應對這些挑戰，研發團隊最終選擇了 NocoBase 作為承載平台。NocoBase 的無代碼特性讓開發者只需專注於數據建模和業務邏輯，而不必耗費精力在前端界面上。對於以後台開發為主的團隊來説，這意味着可以快速上手、極大縮短開發週期。

在實際落地中，研發團隊通過可視化的表結構建模，僅用 1–2 天就完成了平台主體功能。如果按照傳統方式，他們至少需要自己寫 10+ 個 API 和前端頁面。複雜的業務邏輯則通過工作流配置實現，相當於把幾十行 if-else 轉化成直觀的流程圖，並能在關鍵節點觸發告警。與此同時，平台與 PostgreSQL 數據庫無縫對接，數據既能在 NocoBase 內部使用，也能繼續通過 SQL 或 BI 工具分析，保持現有生態不變。

在典型應用場景中，NocoBase 成為了 AI 多模態研發支撐工具的底座：

• 作為 AI 的調度與管理平台，能夠集中管理不同算力環節，避免了流程分散。
• 在內容生成層面，平台不僅支撐當前圖片素材的批量生成與管理，還為後續的其他內容生成奠定了基礎，真正實現了多模態內容的銜接。

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NocoBase 的引入實現了效率飛躍，分工也因此更清晰——後台團隊專注於業務邏輯，前端界面則由 NocoBase 自動生成，這大幅縮短了開發週期並提升了研發體驗。

團隊成員普遍認為，平台的易用性和擴展性超預期：

“作為後端研發，不用關心前端界面，NocoBase 已經滿足了我們幾乎所有的業務設計需求。複雜邏輯通過工作流完成，效率提升非常明顯。”

雖然平台仍處在研發階段，但已在內部投入使用並展現出價值。

展望

NocoBase 不僅解決了當前 AI 多模態研發的需求，還讓團隊看到未來的方向——將不同的 AI 場景逐步遷移到同一個平台，統一管理算力和流程，減少重複開發成本。隨着平台能力的增強，他們能更快驗證新業務，把更多精力放在內容與創意上。

這次的應用也讓我們看到了 NocoBase 在 AI 多模態研發中的更多可能性：它可以作為底層數據和工作流的基礎平台，也能適配多模型協同與內容生成等複雜場景。

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