LangGPT

LangGPT是什麼

LangGPT是一種新型的提示詞設計工具，提出了一種結構化和可複用的提示詞編寫方法論，幫助用戶編寫高質量的提示詞。工具受到編程語言的啓發，設計了雙層結構的提示設計框架，易於學習和應用。LangGPT通過內置和擴展模塊，支持靈活定製，適應不同的應用場景。LangGPT建立了一個在線社區，促進提示設計的交流和共享，提高了框架的實用性和易用性。

LangGPT

LangGPT的主要功能

系統性模板：LangGPT提供了豐富的模板，用戶可以根據模板快速編寫提示詞。
靈活性：通過使用變量，用戶可以輕鬆引用、設置和更改提示詞中的內容。
交互友好性：LangGPT的工作流設計使得用戶交互變得簡單，易於引導用戶使用。
模塊化配置：LangGPT充分利用大語言模型的能力，通過模塊化配置來應對複雜的提示需求。
Reminder功能：有效緩解長期記憶缺失的問題，保持對話的連貫性。

LangGPT的技術原理

雙層提示設計框架：LangGPT採用雙層結構，類似於編程語言中的類和對象結構。
- 內置模塊：定義了一套預設的模塊，如角色（Role）、目標（Goal）、約束（Constraint）等，模塊包含了提示詞的必要內部元素。
- 擴展模塊：支持用戶根據特定需求添加新的模塊，提高了框架的靈活性和可擴展性。
模塊化配置：提示詞被分解爲多個模塊，每個模塊代表與大語言模型交互的不同方面。用戶可以根據需要選擇和組合不同的模塊，構建適合特定任務的提示詞。
結構化和規範化：LangGPT強調提示詞的結構化和規範化，使提示詞更加清晰、易於理解和複用。提供了清晰的模板和格式，降低了學習成本。
自然語言和編程語言的結合：設計靈感來源於編程語言的結構化特性，同時保留了自然語言的靈活性。通過類比編程語言的元素，如變量、函數、類等，來構建提示詞。

如何使用LangGPT

使用LangGPT編寫高質量的提示詞（Prompt）大致可以分爲以下步驟：

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，用於指導用戶如何構建提示詞。
- 變量：使用特定的標記（如”<VariableName>”）來代表提示詞中的動態內容。
- 工作流：定義與用戶交互的步驟和流程。
選擇合適的模板：根據想要大語言模型（LLM）扮演的角色或完成的任務，選擇合適的模板。例如，如果想要模型扮演一個詩人，選擇一個專門爲詩人角色設計的模板。
填寫模板內容：按照模板的結構，填寫必要的信息。包括角色的描述、技能、規則、工作流程等。
使用變量：在模板中使用變量來代表可以變化的部分，如用戶輸入或角色的特定屬性。
定義工作流：設計角色與用戶交互的工作流程，包括角色如何接收用戶輸入、如何響應等。
初始化角色：如果需要，可以爲角色編寫初始化行爲，是在角色開始與用戶交互前執行的步驟。
測試和調整：將編寫好的提示詞輸入到大語言模型中，進行測試。根據模型的輸出，調整和優化提示詞。
使用LangGPT助手：用LangGPT助手來幫助設計和優化提示詞。助手可以根據用戶的需求生成相應的提示詞模板。