真低代碼！首個基於ChatGPT的自然語言開發框架PromptAppGPT：全自動編譯、運行、介面生成

最近，CCF理論電腦科學技術委員會委員張長旺，開發了一個基於低程式碼提示語的快速應用開發框架PromptAppGPT，可以實現基於GPT的自然語言快速應用開發。

PromptAppGPT包含的功能有：低程式碼提示語（Prompt）應用程式開發、GPT文字產生、DALL-E影像產生、線上程式碼編輯器編譯器運行器、自動使用者介面產生、支援外掛程式擴充等。

計畫網址：https://www.php.cn/link/fac05328668f599efe18e76cdb284aab

計畫代碼：https://github.com/mleoking/ PromptAppGPT

PromptAppGPT提供多任務條件觸發、結果驗證和失敗重試能力，可以讓原本需要多步驟的手動產生任務變成自動完成。

同時，使用者不再需要自己記憶和輸入繁瑣的Prompt咒語，只輸入任務核心必要資訊就可以輕鬆完成任務。

1.專案特點

• 低程式碼提示語（Prompt）快速應用開發
• 支援GPT3/4執行器用於文字產生
• 支援用於映像生成的Dalle執行器
• #支援使用執行器（外掛程式）擴充功能
• 內建線上程式碼編輯器、編譯器和執行器
• 自動產生使用者介面
• 英文與中文雙語使用者介面

#2.快速入門

2.1. 取得OpenAI的API金鑰。

2.2. 造訪網站PromptAppGPT網站，選擇網路啟動或下載程式：

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

#2.3. 設定OpenAI金鑰/OpenAI Api Proxy/OpenAI GPT模型。

OpenAI金鑰：從OpenAI取得的API金鑰。

OpenAI Api Proxy：可以存取OpenAI API的代理網站，例如國內可以使用https://api.openai-proxy.com，最好有自己建立的代理網站。

OpenAI GPT模型：gpt-4/gpt-3.5-turbo

#2.4. 選擇並執行一個應用程式。

2.5. 編輯並編譯該應用程式。

3.APP實例

3.1. 旅遊規劃大師

APP代碼：

自動產生的APP介面與運作結果：

成功產生一份詳細的海南旅遊計畫

3.2. 智慧型影像產生器

APP程式碼：（包含使用GPT產生畫圖Prompt和使用Dalle畫圖兩個步驟）

使用PromptAppGPT可以讓原本需要兩個步驟的手動圖像生成任務變成自動完成。同時不需要使用者自己輸入繁瑣的Prompt咒語，使用者只要輸入自己關心的畫圖描述就可以了。

自動產生的APP介面和運行結果：

App首先使用GPT產生畫圖Prompt圖片。

然後App自動呼叫Dalle基於GPT輸出的畫圖Prompt產生圖片圖片。

下圖顯示最終圖片產生結果圖片。

GPT幫助把原本的簡單描述「一隻大熊貓」擴充了很多英文細節描述，像是熊貓坐在竹葉上，在森林裡面，熊貓有圓耳朵等等。

這些擴充的描述讓後續DALL-E畫圖包含更多細節，更加生動。

3.3. 多語言翻譯

APP程式碼：

#自動產生的APP介面與執行結果：

成功將中文翻譯成英文

4. 應用程式開發

#PromptAppGPT應用程式基於YAML格式進行低程式碼開發。

下面是一個範例應用程式碼：

---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部分是作者的名字；name部分是應用程式的名字；description部分是應用程式的描述；gptRound部分決定了是使用gpt進行單輪（single）還是多輪（multiple）對話，對於大多數應用來說，其值應該是single；failedRetries部分設定了失敗時的重試次數或輸出無效。

sysTask部分是一個用-分隔的任務集合，設定執行者（gpt）的行為。對於許多應用程序，這個欄位可以留空。

userTask部分包含使用者定義的任務，以-分隔。每個任務必須定義prompt和executor屬性，而trigger、outputer和validator的屬性是可選的。該應用程式有序地循環瀏覽用戶任務，使用前一個任務的輸出來匹配每個任務的trigger，第一個透過trigger匹配的任務是當前運行的任務。

作者介紹

張長旺，資深研究員，CCF理論電腦科學技術委員會委員。 曾擔任第37屆AAAI人工智慧會議（AAAI-23）的高級程序委員會（SPC）成員。

他分別於2011年和2015年獲得倫敦大學學院（UCL）的碩士和博士學位。 2016年至2017年在阿里巴巴從事LBS資料探勘，2018年至2022年在騰訊從事廣告推薦及使用者畫像。

目前的研究方向是資訊檢索（搜推廣）、自然語言處理、大資料探勘的研究與應用。 

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

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