首个自研全开源自然语言低代码 GPT 应用快速开发框架 ——PromptAppGPT 来了！
最近，CCF 理论计算机科学技术委员会委员张长旺，开发了一个基于低代码提示语的快速应用开发框架 PromptAppGPT，可以实现基于 GPT 的自然语言快速应用开发。
PromptAppGPT 包含的功能有：低代码提示语（Prompt）应用开发、GPT 文本生成、DALL-E 图像生成、在线代码编辑器 + 编译器 + 运行器、自动用户界面生成、支持插件扩展等。
项目网站：https://promptappgpt.wangzhishi.net/
项目代码：https://github.com/ mleoking / PromptAppGPT
PromptAppGPT 提供多任务条件触发、结果验证和失败重试能力，可以让原本需要多步骤的手动生成任务变成自动完成。
同时，用户不再需要自己记忆和输入繁琐的 Prompt 咒语，只输入任务核心必要信息就可以轻松完成任务。
1. 项目特点
低代码提示语（Prompt）快速应用开发
支持 GPT3/4 执行器用于文本生成
支持用于图像生成的 Dalle 执行器
支持使用执行器（插件）扩展
内置在线代码编辑器、编译器和运行器
自动生成用户界面
英文和中文双语用户界面
2. 快速入门
2.1. 获取 OpenAI 的 API 密钥。
2.2. 访问网站 PromptAppGPT 网站，选择网络启动或下载程序：
https://promptappgpt.wangzhishi.net/
2.3. 设置 OpenAI 密钥 / OpenAI Api Proxy / OpenAI GPT 模型。
OpenAI 密钥：从 OpenAI 获得的 API 密钥。
OpenAI Api Proxy：可以访问 OpenAI API 的代理网站，比如国内可以使用 https://api.openai-proxy.com，最好有自己搭建的代理网站。
OpenAI GPT 模型：gpt-4 / gpt-3.5-turbo
2.4. 选择并运行一个应用程序。
2.5. 编辑并编译该应用程序。
3. App 实例
3.1. 旅游规划大师
App 代码：
自动生成的 App 界面和运行结果：
成功生成一份详细的海南旅游计划
3.2. 智能图像生成器
APP 代码：（包含使用 GPT 生成画图 Prompt 和使用 Dalle 画图两个步骤）
使用 PromptAppGPT 可以让原本需要两个步骤的手动图像生成任务变成自动完成。同时不需要用户自己输入繁琐的 Prompt 咒语，用户只要输入自己关心的画图描述就可以了。
自动生成的 App 界面和运行结果：
App 首先使用 GPT 生成画图 Prompt 图片。
然后 App 自动调用 Dalle 基于 GPT 输出的画图 Prompt 生成图片图片。
下图显示最终图片生成结果图片。
GPT 帮助把原本的简单描述「一只大熊猫」扩充了很多英文细节描述，比如熊猫坐在竹叶上，在森林里面，熊猫有圆耳朵等等。
这些扩充的描述让后续 DALL-E 画图包含更多细节，更加生动。
3.3. 多语言翻译
APP 代码：
自动生成的 App 界面和运行结果：
成功将中文翻译成英文
4. 应用开发
PromptAppGPT 应用基于 YAML 格式进行低代码开发。
下面是一个示例应用代码：
---
author: Leo
name: 旅游规划大师
description: 旅游规划大师
gptRound: single
failedRetries: 2
sysTask:
userTask:
- executor: gpt
prompt: |
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 部分是应用的名字；description 部分是应用的描述；gptRound 部分决定了是使用 gpt 进行单轮（single）还是多轮（multiple）对话，对于大多数应用来说，其值应该是 single；failedRetries 部分设置了失败时的重试次数或输出无效。
sysTask 部分是一个用-分隔的任务集合，设置执行者（gpt）的行为。对于许多应用程序，这个字段可以留空。
userTask 部分包含用户定义的任务，用-分隔。每个任务必须定义 prompt 和 executor 属性，而 trigger、outputer 和 validator 的属性是可选的。该应用程序有序地循环浏览用户任务，使用前一个任务的输出来匹配每个任务的 trigger，第一个通过 trigger 匹配的任务是当前运行的任务。
作者介绍
张长旺，高级研究员，CCF 理论计算机科学技术委员会委员。 曾担任第 37 届 AAAI 人工智能会议（AAAI-23）的高级程序委员会（SPC）成员。
他分别于 2011 年和 2015 年获得伦敦大学学院（UCL）的硕士和博士学位。2016 年至 2017 年在阿里巴巴从事 LBS 数据挖掘，2018 年至 2022 年在腾讯从事广告推荐和用户画像。
目前的研究方向是信息检索（搜推广）、自然语言处理、大数据挖掘的研究与应用。
参考资料：
https://github.com/mleoking/PromptAppGPT
本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）
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