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Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und Schnittstellengenerierung

WBOY
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2023-06-07 14:19:591230Durchsuche

Kürzlich hat Zhang Changwang, Mitglied des CCF Theoretical Computer Science and Technology Committee, ein schnelles Anwendungsentwicklungs-Framework PromptAppGPT entwickelt, das auf Low-Code-Eingabeaufforderungen basiert und eine schnelle Anwendungsentwicklung in natürlicher Sprache basierend auf GPT realisieren kann.

PromptAppGPT umfasst Funktionen wie: Low-Code-Prompt-Anwendungsentwicklung (Prompt), GPT-Textgenerierung, DALL-E-Bildgenerierung, Online-Code-Editor + Compiler + Runner, automatische Generierung von Benutzeroberflächen, Unterstützung für Plug-in-Erweiterungen usw.

? Fehler Die Wiederholungsfunktion kann dazu führen, dass manuelle Generierungsaufgaben, die ursprünglich mehrere Schritte erforderten, automatisiert werden.

Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und SchnittstellengenerierungGleichzeitig müssen sich Benutzer keine mühsamen Eingabeaufforderungen mehr merken und selbst eingeben. Sie können die Aufgabe problemlos erledigen, indem sie nur die für die Aufgabe erforderlichen Kerninformationen eingeben. 1. Projektfunktionen ) Erweiterung

Eingebauter Online-Code-Editor, Compiler und Runner

Benutzeroberfläche automatisch generieren

Zweisprachige Benutzeroberfläche in Englisch und Chinesisch

2.1. Erhalten Sie den API-Schlüssel von OpenAI.

2.2. Besuchen Sie die PromptAppGPT-Website, wählen Sie Netzwerkstart oder laden Sie das Programm herunter: Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und Schnittstellengenerierung

https://www.php.cn/link/fac05328668f599efe18e76cdb284aab

  • 2.3. Legen Sie den OpenAI-Schlüssel/OpenAI Api Proxy/OpenAI GPT-Modell fest .
  • OpenAI-Schlüssel: Von OpenAI erhaltener API-Schlüssel.
  • OpenAI Api Proxy: Sie können auf die Proxy-Website der OpenAI API zugreifen. In China können Sie beispielsweise https://api.openai-proxy.com verwenden.
  • OpenAI GPT-Modell: gpt-4/gpt-3.5-turbo
  • 2.4 Wählen Sie eine Anwendung aus und führen Sie sie aus.

2.5. Bearbeiten und kompilieren Sie die Anwendung.

3. APP-Beispiel 3.1. Reiseplanungs-Master

APP-Code:

Automatisch generierte APP-Schnittstelle und laufende Ergebnisse:

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Erfolgreich generierter detaillierter Hainan-Reiseplan

3.2. Smart Image Generator

Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und SchnittstellengenerierungAPP-Code: (Enthält zwei Schritte zur Verwendung von GPT zum Generieren einer Zeichnungsaufforderung und zur Verwendung von Dalle zum Zeichnen)

Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und SchnittstellengenerierungMit PromptAppGPT kann die manuelle Bildgenerierungsaufgabe, die ursprünglich zwei Schritte erforderte, automatisiert werden. Gleichzeitig müssen Benutzer keine umständlichen Eingabeaufforderungen eingeben, sondern nur die Zeichnungsbeschreibung eingeben, die ihnen wichtig ist.

Automatisch generierte APP-Schnittstelle und Ausführungsergebnisse:

App verwendet zunächst GPT, um das Paint-Prompt-Bild zu generieren.

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Dann ruft die App basierend auf der GPT-Ausgabe automatisch Dalles Zeichenaufforderung auf, um das Bild zu generieren.

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Das Bild unten zeigt das endgültige Ergebnisbild der Bildgenerierung.

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GPT hat dazu beigetragen, die ursprüngliche einfache Beschreibung „ein riesiger Panda“ mit vielen detaillierten englischen Beschreibungen zu erweitern, wie zum Beispiel der Panda, der auf den Bambusblättern sitzt, im Wald, der Panda hat runde Ohren usw.

Diese erweiterten Beschreibungen ermöglichen, dass nachfolgende DALL-E-Zeichnungen mehr Details enthalten und anschaulicher sind.

3.3. Mehrsprachige Übersetzung format Low-Code-Entwicklung durchführen.

Das Folgende ist ein Beispielanwendungscode:

---author: Leoname: 旅游规划大师description: 旅游规划大师gptRound: singlefailedRetries: 2sysTask:userTask: - executor: gptprompt: |我想去 [$i{旅游目的地:@input}] 玩,请你以专业导游的身份,帮我做一份为期 [$i{旅游天数:@select#1/2/3/4/5/6/7}] 天的旅游攻略。另外,我希望整个流程不用太紧凑,我更偏向于安静的地方,可以简单的游玩逛逛。我的预算在 [$i{旅游预算(元):@select#1000/2000/3000/4000/5000/6000/7000}] 元左右。extra:
Der Teil „Autor“ ist der Name des Autors; der Teil „Beschreibung“ ist die Beschreibung der Anwendung; der Teil „gptRound“ bestimmt, ob er verwendet werden soll gpt für einen Dialog mit einer einzelnen Runde (single) oder mehreren Runden (multiple), für die meisten Anwendungen sollte der Wert single sein; der Teil failedRetries legt die Anzahl der Wiederholungsversuche fest, wenn er fehlschlägt oder die Ausgabe ungültig ist.

Wirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und SchnittstellengenerierungDer sysTask-Teil ist eine Sammlung von Aufgaben, die durch getrennt sind und das Verhalten des Executors (gpt) festlegen. Bei vielen Anwendungen kann dieses Feld leer gelassen werden.

Der Abschnitt userTask enthält benutzerdefinierte Aufgaben, getrennt durch -. Jede Aufgabe muss die Attribute Prompt und Executor definieren, während die Attribute Trigger, Output und Validator optional sind. Die Anwendung durchläuft die Aufgaben des Benutzers der Reihe nach und verwendet dabei die Ausgabe der vorherigen Aufgabe, um sie an den Auslöser jeder Aufgabe anzupassen. Die erste Aufgabe, mit der ein Auslöser übereinstimmt, ist die aktuell ausgeführte Aufgabe.

Vorstellung des AutorsWirklich Low-Code! PromptAppGPT, das erste auf ChatGPT basierende Framework für die Entwicklung natürlicher Sprache: vollautomatische Kompilierung, Ausführung und Schnittstellengenerierung

Zhang Changwang, leitender Forscher, Mitglied des CCF-Ausschusses für Theoretische Informatik und Technologie. War Mitglied des Senior Program Committee (SPC) der 37. AAAI Artificial Intelligence Conference (AAAI-23).

Er erhielt seinen Master-Abschluss und seinen PhD-Abschluss 2011 bzw. 2015 vom University College London (UCL). Von 2016 bis 2017 arbeitete er im LBS-Data-Mining bei Alibaba und von 2018 bis 2022 im Bereich Werbeempfehlung und Nutzerporträts bei Tencent.

Die aktuelle Forschungsrichtung ist die Erforschung und Anwendung von Informationsabruf (Suchförderung), Verarbeitung natürlicher Sprache und Big Data Mining.

Referenz: https://github.com/mleoking/PromptAppGPT

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