新LangGPT

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LangGPT是什么 LangGPT是一种新型的提示词设计工具,提出了一种结构化和可复用的提示词编写方法论,帮助用户编写高质量的提示词。工具受到编程语言的启发,设计了双层结构的提示设计框架,易于学习和应用。LangGPT通过内置和扩展模块,支持灵活定制,适应不同的应用场景。LangGPT建立了一个在线社区,促进提示设计的交流和共享,提高了...

收录时间:
2024-10-08
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新LangGPT

LangGPT是什么

LangGPT是一种新型的提示词设计工具,提出了一种结构化和可复用的提示词编写方法论,帮助用户编写高质量的提示词。工具受到编程语言的启发,设计了双层结构的提示设计框架,易于学习和应用。LangGPT通过内置和扩展模块,支持灵活定制,适应不同的应用场景。LangGPT建立了一个在线社区,促进提示设计的交流和共享,提高了框架的实用性和易用性。

新LangGPT
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LangGPT的主要功能

  • 系统性模板:LangGPT提供了丰富的模板,用户可以根据模板快速编写提示词。
  • 灵活性:通过使用变量,用户可以轻松引用、设置和更改提示词中的内容。
  • 交互友好性:LangGPT的工作流设计使得用户交互变得简单,易于引导用户使用。
  • 模块化配置:LangGPT充分利用大语言模型的能力,通过模块化配置来应对复杂的提示需求。
  • Reminder功能:有效缓解长期记忆缺失的问题,保持对话的连贯性。

LangGPT的技术原理

  • 双层提示设计框架LangGPT采用双层结构,类似于编程语言中的类和对象结构。

    • 内置模块:定义了一套预设的模块,如角色(Role)、目标(Goal)、约束(Constraint)等,模块包含了提示词的必要内部元素。
    • 扩展模块:支持用户根据特定需求添加新的模块,提高了框架的灵活性和可扩展性。
  • 模块化配置提示词被分解为多个模块,每个模块代表与大语言模型交互的不同方面。用户可以根据需要选择和组合不同的模块,构建适合特定任务的提示词。
  • 结构化和规范化LangGPT强调提示词的结构化和规范化,使提示词更加清晰、易于理解和复用。提供了清晰的模板和格式,降低了学习成本。
  • 自然语言和编程语言的结合设计灵感来源于编程语言的结构化特性,同时保留了自然语言的灵活性。通过类比编程语言的元素,如变量、函数、类等,来构建提示词。

如何使用LangGPT

使用LangGPT编写高质量的提示词(Prompt)大致可以分为以下步骤:

  • 理解LangGPT的核心概念

    • 模板:LangGPT提供了一系列的模板,如角色(Role)模板,用于指导用户如何构建提示词。
    • 变量:使用特定的标记(如”<VariableName>”)来代表提示词中的动态内容。
    • 工作流:定义与用户交互的步骤和流程。
  • 选择合适的模板: 根据想要大语言模型(LLM)扮演的角色或完成的任务,选择合适的模板。例如,如果想要模型扮演一个诗人,选择一个专门为诗人角色设计的模板。
  • 填写模板内容: 按照模板的结构,填写必要的信息。包括角色的描述、技能、规则、工作流程等。
  • 使用变量: 在模板中使用变量来代表可以变化的部分,如用户输入或角色的特定属性。
  • 定义工作流: 设计角色与用户交互的工作流程,包括角色如何接收用户输入、如何响应等。
  • 初始化角色: 如果需要,可以为角色编写初始化行为,是在角色开始与用户交互前执行的步骤。
  • 测试和调整: 将编写好的提示词输入到大语言模型中,进行测试。根据模型的输出,调整和优化提示词。
  • 使用LangGPT助手: 用LangGPT助手来帮助设计和优化提示词。助手可以根据用户的需求生成相应的提示词模板。

LangGPT的产品定价

  • 目前项目已经在Github上免费开源,成为了GitHub开源社区全球趋势热榜前十的项目。

LangGPT的应用场景

  • 内容创作:辅助作家、营销人员生成文章大纲、广告文案等。
  • 代码编写:帮助程序员生成代码片段、解决编程问题。
  • 数据分析:协助数据分析师构建数据查询语句,解释分析结果。
  • 教育辅导:为教师和学生提供个性化学习材料和练习题。
  • 客户服务:构建智能客服系统,提高客户服务质量。

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