최근 CCF 이론 컴퓨터 과학 기술 위원회 회원인 Zhang Changwang은 GPT 기반 자연어의 신속한 애플리케이션 개발을 실현할 수 있는 로우 코드 프롬프트 기반의 신속한 애플리케이션 개발 프레임워크 PromptAppGPT를 개발했습니다.
PromptAppGPT에는 로우 코드 프롬프트(Prompt) 애플리케이션 개발, GPT 텍스트 생성, DALL-E 이미지 생성, 온라인 코드 편집기 + 컴파일러 + 실행기, 자동 사용자 인터페이스 생성, 플러그인 확장 지원 등과 같은 기능이 포함되어 있습니다.
PromptAppGPT는 다중 작업 조건 트리거링, 결과 확인 및 실패 재시도 기능을 사용하면 원래 여러 단계가 필요한 수동 생성 작업을 자동화할 수 있습니다.
이와 동시에 사용자는 더 이상 지루한 프롬프트 주문을 스스로 외우고 입력할 필요 없이 작업에 필요한 핵심 정보만 입력하면 쉽게 작업을 완료할 수 있습니다.
1. 프로젝트 기능로우 코드 프롬프트(Prompt) 신속한 애플리케이션 개발텍스트 생성을 위한 GPT3/4 실행기 지원2.3. . OpenAI 키: OpenAI에서 얻은 API 키입니다.
OpenAI GPT 모델: gpt-4/gpt-3.5-turbo
2.4. 2.5 애플리케이션을 편집하고 컴파일합니다. 3. APP 예시3.1. 여행 계획 마스터
3.2. 스마트 이미지 생성기
APP 코드: (GPT를 사용하여 드로잉 프롬프트를 생성하고 Dalle을 사용하여 그리는 두 단계 포함)
PromptAppGPT를 사용하면 원래 두 단계가 필요한 수동 이미지 생성 작업을 자동으로 만들 수 있습니다. 동시에 사용자는 번거로운 프롬프트 주문을 직접 입력할 필요 없이 관심 있는 도면 설명만 입력하면 됩니다.자동으로 생성된 앱 인터페이스 및 실행 결과:
앱은 먼저 GPT를 사용하여 페인트 프롬프트 이미지를 생성합니다.
그런 다음 앱은 GPT 출력을 기반으로 Dalle의 그리기 프롬프트를 자동으로 호출하여 그림을 생성합니다.
아래 사진은 최종 이미지 생성 결과 사진입니다.
GPT는 대나무 잎 위에 앉아 있는 팬더, 숲속의 팬더, 둥근 귀를 가진 팬더 등 많은 자세한 영어 설명을 통해 원래의 간단한 설명인 '자이언트 팬더'를 확장하는 데 도움을 주었습니다.
이러한 확장된 설명을 통해 후속 DALL-E 도면에 더 많은 세부 사항을 포함하고 더욱 생생하게 만들 수 있습니다.
APP 코드:
자동 생성된 APP 인터페이스 및 실행 결과:
중국어를 영어로 성공적으로 번역했습니다
다음은 샘플 애플리케이션 코드입니다.
---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:
작성자 부분은 작성자의 이름입니다. 설명 부분은 애플리케이션에 대한 설명입니다. 단일 라운드(단일) 또는 다중 라운드(다중) 대화 상자의 경우 해당 값은 단일이어야 합니다. failedRetries 부분은 실패하거나 출력이 유효하지 않은 경우 재시도 횟수를 설정합니다.
sysTask 부분은 실행기(gpt)의 동작을 설정하는 작업 모음입니다. 많은 애플리케이션의 경우 이 필드를 비워 둘 수 있습니다.
userTask 섹션에는 -로 구분된 사용자 정의 작업이 포함되어 있습니다. 각 작업은 프롬프트 및 실행기 속성을 정의해야 하며, 트리거, 출력 및 유효성 검사기 속성은 선택 사항입니다. 애플리케이션은 이전 작업의 출력을 사용하여 각 작업의 트리거를 일치시키면서 사용자의 작업을 순서대로 순환합니다. 트리거와 일치하는 첫 번째 작업은 현재 실행 중인 작업입니다.
저자 소개
그는 각각 2011년과 2015년에 University College London(UCL)에서 석사 학위와 박사 학위를 받았습니다. 2016년부터 2017년까지 Alibaba에서 LBS 데이터 마이닝 업무를 맡았고, 2018년부터 2022년까지 Tencent에서 광고 추천 및 사용자 초상화 업무를 맡았습니다.
현재 연구 방향은 정보 검색(검색 촉진), 자연어 처리, 빅데이터 마이닝의 연구 및 응용입니다.
참조: https://github.com/mleoking/PromptAppGPT
위 내용은 정말 낮은 코드입니다! ChatGPT를 기반으로 한 최초의 자연어 개발 프레임워크인 PromptAppGPT: 완전 자동 컴파일, 작업 및 인터페이스 생성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!