LangGPT

LangGPT的概述

LangGPT是一款创新型的提示词设计工具，提出了一种结构化且可重复使用的提示词编写方法，旨在帮助用户生成高质量的提示词。该工具受到编程语言设计的启发，创建了一个易于学习和应用的双层结构提示设计框架。LangGPT还通过内置和扩展模块，提供灵活的定制选项，能够适应多种应用场景。此外，LangGPT建立了一个在线社区，促进了提示设计的交流与分享，不断提升框架的实用性和易用性。

LangGPT的关键功能

系统化模板：LangGPT提供多样化的模板，让用户能够快速地编写提示词。
灵活性：用户能够通过变量轻松引用、设置和修改提示词中的具体内容。
良好的用户交互体验：LangGPT的工作流设计简化了用户交互，使得使用过程更为直观。
模块化配置：LangGPT充分发挥了大语言模型的功能，通过模块化配置来满足复杂的提示需求。
提醒功能：有效解决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与对象的组织方式。
- 内置模块：预定义一系列模块，如角色（Role）、目标（Goal）、约束（Constraint）等，模块内涵盖提示词所需的必要元素。
- 扩展模块：允许用户根据特定需求添加新的模块，从而提升框架的灵活性和扩展性。
模块化配置：提示词被拆分为若干模块，每个模块代表与大语言模型交互的不同要素。用户可以根据需求自由选择并组合这些模块，以构建适合特定任务的提示词。
结构化和规范化：LangGPT强调提示词的结构性和规范性，使其更加明晰、易于理解和复用。提供明确的模板和格式，以减少用户的学习成本。
自然语言与编程语言的结合：设计灵感来源于编程语言的结构化特征，同时保留自然语言的灵活性。通过类比编程中的元素，如变量、函数、类等，来构建提示词。

使用LangGPT的步骤

使用LangGPT撰写高质量的提示词（Prompt）大致可分为以下流程：

理解LangGPT的基本概念：
- 模板：LangGPT提供多种模板，例如角色（Role）模板，以指导用户构建提示词。
- 变量：使用特定标记（如”<VariableName>”）来表示提示词中的动态内容。
- 工作流：定义与用户交互的步骤及流程。
选择恰当的模板：根据希望大语言模型（LLM）承担的角色或完成的任务，选择合适的模板。例如，如果希望模型扮演诗人，选择相应的角色模板。
填写模板内容：依照模板结构，填入必要的信息，包括角色描述、技能、规则、工作流等。
使用变量：在模板中加入变量以表示可变内容，如用户输入或角色属性。
定义工作流：设计角色与用户的互动流程，包括角色如何接收用户输入及如何响应。
初始化角色：如有需要，可为角色编写初始化行为，在角色开始与用户互动前执行。
测试与调整：将编写的提示词输入大语言模型进行测试，根据模型输出进行调整和优化。
使用LangGPT助手：利用LangGPT助手协助设计和优化提示词，助手能依据用户需求生成相应的提示词模板。