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LangGPT的技术原理

作者：佚名 时间：2025-11-23 09:37

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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，提高了框架的实用性和易用性。

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LangGPT的主要功能

LangGPT的技术原理

  • 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：

  • 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

    LangGPT的应用场景

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