まさにローコード！ PromptAppGPT、ChatGPT に基づく初の自然言語開発フレームワーク: 完全自動コンパイル、操作、インターフェイス生成

最近、CCF 理論コンピュータ科学技術委員会のメンバーである Zhang Changwang 氏は、GPT に基づいた自然言語の迅速なアプリケーション開発を実現できる、ローコード プロンプトに基づく高速アプリケーション開発フレームワーク PromptAppGPT を開発しました。

PromptAppGPT には、ローコード プロンプト (プロンプト) アプリケーション開発、GPT テキスト生成、DALL-E イメージ生成、オンライン コード エディター コンパイラー ランナー、自動ユーザー インターフェイス生成、プラグイン拡張機能のサポートなどの機能が含まれています。など。

プロジェクト Web サイト: https://www.php.cn/link/fac05328668f599efe18e76cdb284aab

プロジェクト コード: https://github.com/mleoking/ PromptAppGPT

PromptAppGPT は、マルチタスク条件のトリガー、結果検証、失敗の再試行機能を提供し、複数ステップの手動生成タスクを自動的に完了させることができます。

同時に、ユーザーは面倒なプロンプト呪文を自分で覚えて入力する必要がなくなり、タスクの核となる必要な情報を入力するだけで簡単にタスクを完了できます。

1. プロジェクトの特徴

• ローコード プロンプト (プロンプト) 迅速なアプリケーション開発
• GPT3/4 エグゼキュータのサポート テキスト用生成
• 画像生成用の Dalle executor のサポート
• executor (プラグイン) 拡張機能の使用のサポート
• 組み込みのオンライン コード エディター、コンパイラー、ランナー
• ユーザー インターフェイスの自動生成
• 英語と中国語のバイリンガル ユーザー インターフェイス

2. クイック スタート

2.1. OpenAI の API キーを取得します。

2.2. PromptAppGPT Web サイトにアクセスし、ネットワークの起動を選択するか、プログラムをダウンロードします:

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

2.3. OpenAI キー/OpenAI API プロキシ/OpenAI GPT モデルを設定します。

OpenAI キー: OpenAI から取得した API キー。

OpenAI API プロキシ: OpenAI API のプロキシ Web サイトにアクセスできます。たとえば、中国では https://api.openai-proxy.com を使用できます。プロキシ Web サイトを構築するのが最善です。あなた自身。

OpenAI GPT モデル: gpt-4/gpt-3.5-turbo

2.4. アプリケーションを選択して実行します。

2.5. アプリケーションを編集してコンパイルします。

#3. APP の例

3.1. 旅行計画マスター

APP コード:

自動生成された APP インターフェイスと実行結果:

詳細な海南旅行計画が正常に生成されました

3.2. インテリジェントな画像ジェネレーター

APP コード: (GPT を使用して描画プロンプトを生成し、Dalle を使用して描画する 2 つのステップが含まれています)

PromptAppGPT を使用すると、本来 2 つのステップが必要な手動イメージを作成できます。ビルド タスクは次のようになります。自動化された。同時に、ユーザーは煩わしいプロンプトの呪文を自分で入力する必要がなく、関心のある図面の説明を入力するだけで済みます。

自動的に生成された APP インターフェイスと実行結果:

アプリは最初に GPT を使用してペイント プロンプト イメージを生成します。

次に、アプリは自動的に Dalle を呼び出し、GPT によって出力された描画プロンプトに基づいて画像を生成します。

#次の図は、最終的なイメージ生成結果のイメージを示しています。

GPT は、元の単純な「ジャイアント パンダ」という説明を、森の中で竹の葉の上に座っているパンダ、パンダのような、多くの詳細な英語の説明に拡張するのに役立ちました。パンダは耳などが丸い形をしています。

これらの拡張された説明により、後続の DALL-E 図面に詳細を含めることができ、より鮮明になります。

3.3. 多言語翻訳

APP コード:

自動生成された APP インターフェイスと操作結果:

中国語から英語への翻訳に成功しました

4. アプリケーション開発

PromptAppGPT アプリケーションは、ローコード開発用の YAML 形式に基づいて開発されています。

以下はサンプル アプリケーション コードです:

---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:

author 部分は作成者の名前、name 部分はアプリケーションの名前、description 部分はアプリケーションの説明です。 ; gptRound 部分は、単一ラウンド (単一) ダイアログまたはマルチラウンド (複数) ダイアログに gpt を使用するかどうかを決定します。ほとんどのアプリケーションでは、その値は単一である必要があります。failedRetries 部分は、失敗した場合または出力が無効な場合の再試行回数を設定します。 。

sysTask 部分は、- で区切られたタスクのコレクションであり、エグゼキュータ (gpt) の動作を設定します。多くのアプリケーションでは、このフィールドは空白のままにすることができます。

userTask セクションには、- で区切られたユーザー定義のタスクが含まれます。各タスクではプロンプト属性とエグゼキューター属性を定義する必要がありますが、トリガー、出力、バリデーター属性はオプションです。アプリケーションは、各タスクのトリガーに一致する前のタスクの出力を使用して、ユーザーのタスクを順番に循環させます。トリガーに一致した最初のタスクが現在実行中のタスクです。

著者紹介

Zhang Changwang 上級研究員、CCF 理論コンピュータ科学技術委員会のメンバー。第37回AAAI人工知能会議(AAAI-23)のシニアプログラム委員会(SPC)のメンバーを務める。

彼は、2011 年にユニバーシティ カレッジ ロンドン (UCL) で修士号を取得し、2015 年に博士号を取得しました。 2016 年から 2017 年までは Alibaba で LBS データマイニングに従事し、2018 年から 2022 年までは Tencent で広告の推奨とユーザー プロファイリングに従事しました。

現在の研究の方向性は、情報検索（検索促進）、自然言語処理、ビッグデータマイニングの研究と応用です。

参考資料: https://github.com/mleoking/PromptAppGPT

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