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什么是 LangGPT ? ​

LangGPT介绍
「结构化提示词』社区是国内最大的提示词社区。LangGPT是社区的英文简称【取 Language ForGPT，寓意GPT的语言】，中文名为   『结构化提示词』。LangGPT 是一个帮助你编写高质量提示词的工具，理论基础是我们提出的一套模块化、标准化的提示词编写方法论--结构化提示词。我们希望揭开提示工程的神秘面纱，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。我们的愿景是让  人人都能写出高质量提示词。『结构化提示词』由云中江树于2023年创造，最早于 2023 年 5.4 青年节开源发布为 LangGPT 项目，经发布便成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目，并且撰写了学术论文开源发表。LangGPT 提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用，当前已经发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。

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结构化提示词： LangGPT社区：

作者：云中江树、甲木...等

飞书文档：

https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe

一、LangGPT结构化提示词 ​

LangGPT是Language For GPT-like LLMs的简称，中文名为结构化提示词，LangGPT是一个帮助你编写高质量提示词的工具，理论基础是我们提出的一套模块化、标准化的提斯提编写方法论------结构化提示词。我们希望揭开提示工程的神秘面纱，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。我们的愿景是让人人都能写出高质量提示词。

LangGPT社区文档：https://langgpt.ai

LangGPT结构 ​

LangGPT框架参考了面对对象程序设计的思想，设计为基于角色的双层结构，一个完整的提示词包含模块-内部元素两级，模块表示要求或提示LLM的方面，例如：背景信息、建议、约束等。内部元素为模块的组成部分，是归属一方面的具体要求或辅助信息，分为辅助型和方法型。

二、LangGPT: 结构化提示词的革命性工具 ​

LangGPT：让每个人都能成为提示词专家的利器 🚀 ​

在人工智能和大语言模型迅速发展的今天，高质量的提示词（Prompt）已经成为有效利用这些强大工具的关键。然而，编写优质提示词一直被视为一门艺术，往往需要丰富的经验和独特的洞察力。这种现状限制了许多人充分发挥AI模型潜力的能力。幸运的是，一个名为LangGPT的开源项目正在改变这一局面，它旨在让每个人都能轻松掌握提示词编写的技巧，成为这个领域的专家。

什么是LangGPT？ ​

LangGPT是一个创新的开源项目，旨在通过提供结构化的提示词框架，使得高质量提示词的创作变得更加简单和系统化。该项目的核心理念是将提示词编写过程标准化，使其更加容易理解和掌握，同时保持足够的灵活性以适应各种不同的应用场景。

LangGPT的核心特性 ​

  1. 结构化提示词框架：LangGPT提供了一套完整的结构化提示词模板，涵盖了各种常见的AI应用场景。这些模板不仅包含基本的结构，还提供了详细的注释和使用指南，帮助用户快速上手。
  2. 灵活的定制能力：尽管提供了标准化的框架，LangGPT仍然保留了充分的灵活性。用户可以根据自己的需求轻松修改和扩展这些模板，以适应特定的任务要求。
  3. 多语言支持：LangGPT项目支持多种语言，包括英文和中文等，使得全球各地的用户都能便捷地使用这个工具。
  4. 丰富的示例和教程：项目提供了大量的实际应用示例和详细教程，帮助用户快速理解如何在不同场景中应用LangGPT的框架。
  5. 开源社区支持：作为一个开源项目，LangGPT拥有活跃的社区支持。用户可以通过GitHub平台参与讨论、提出建议，甚至直接贡献代码，推动项目的持续改进。

LangGPT的工作原理 ​

LangGPT的核心思想是将提示词分解为多个关键组成部分，例如角色定义、任务描述、输出格式等。通过这种结构化的方法，用户可以更系统地思考和构建提示词，从而提高与AI模型交互的效果。

以下是一个简化的LangGPT提示词结构示例：

markdown
解释# Role: [角色描述]

## Profile
- [角色特征1]
- [角色特征2]
- ...

## Goals
- [目标1]
- [目标2]
- ...

## Skills
- [技能1]
- [技能2]
- ...

## Workflow
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. ...

## Output Format
[描述期望的输出格式]

## Initialization
[初始化指令或问候语]

通过填充这个模板，用户可以快速创建一个结构清晰、功能明确的提示词，大大提高与AI模型交互的效率和质量。

LangGPT的应用场景 ​

LangGPT的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有需要与大语言模型交互的场景。以下是一些典型的应用例子：

  1. 内容创作：帮助作家、营销人员快速生成高质量的文章大纲、广告文案等。
  2. 代码编写：辅助程序员生成代码片段、解决编程问题，甚至进行代码重构。
  3. 数据分析：协助数据分析师构建复杂的数据查询语句，或者解释分析结果。
  4. 教育辅导：为教师和学生提供个性化的学习材料和练习题。
  5. 客户服务：帮助企业快速构建智能客服系统，提高客户服务质量。

LangGPT的优势 ​

  1. 降低门槛：通过提供结构化的框架，LangGPT大大降低了编写高质量提示词的难度，使得即使是AI领域的新手也能快速上手。
  2. 提高效率：标准化的模板和工作流程可以显著提高提示词编写的效率，节省用户的时间和精力。
  3. 增强可读性：结构化的提示词更易于理解和维护，特别是在团队协作的环境中。
  4. 促进创新：通过提供一个统一的框架，LangGPT鼓励用户更系统地思考AI应用，从而激发更多创新的想法。
  5. 社区驱动：作为开源项目，LangGPT能够汇集全球开发者的智慧，持续优化和扩展其功能。

如何开始使用LangGPT ​

  1. 访问GitHub仓库：LangGPT的所有资源都托管在GitHub上。用户可以通过访问LangGPT GitHub仓库来获取最新的代码和文档。
  2. 阅读文档：项目提供了详细的使用文档，包括快速入门指南、API参考等。建议新用户首先仔细阅读这些文档。
  3. 尝试示例：仓库中包含了多个实际应用的示例。通过研究和修改这些示例，用户可以快速掌握LangGPT的使用方法。
  4. 加入社区：参与GitHub上的讨论，或者加入项目的社交媒体群组，与其他用户分享经验和想法。
  5. 贡献代码：如果您有改进的想法或者发现了bug，欢迎提交Pull Request或者Issue，为项目的发展贡献力量。

LangGPT的未来展望 ​

随着AI技术的不断发展，LangGPT项目也在持续演进。未来，我们可以期待看到以下方面的发展：

  1. 更多场景模板：针对不同行业和应用场景开发更多专业化的提示词模板。
  2. 智能推荐系统：基于用户的输入和历史使用情况，自动推荐最适合的提示词结构。
  3. 跨平台集成：与各种主流的AI平台和工具深度集成，提供更无缝的用户体验。
  4. 自动化工具：开发辅助工具，帮助用户更高效地管理和优化他们的提示词库。
  5. 教育资源：提供更多的教程、工作坊和认证课程，帮助用户全面掌握提示词工程的技巧。

💡结语 ​

LangGPT项目的出现，无疑为AI领域带来了一股新的变革之风。它不仅降低了高质量提示词创作的门槛，还为整个行业提供了一个标准化的框架，有望推动AI应用的进一步普及和创新。无论您是AI领域的专业人士，还是对这项技术充满好奇的初学者，LangGPT都为您提供了一个绝佳的工具和平台，帮助您更好地驾驭AI的力量，创造出更多令人惊叹的应用。

让我们一起拥抱这个激动人心的工具，成为提示词工程的大师，共同推动AI技术的边界！🚀

三、一些LangGPT进阶教程推荐： ​

01.Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)--提升模型鲁棒性：

https://www.cnblogs.com/ting1/p/18090105

02.LangGPT官方文档：

https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md

  • 这是LangGPT项目的官方文档，详细介绍了LangGPT的架构、使用方法、示例等，是学习LangGPT的基础资料。

03.Prompt工程原理篇：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/625440016

  • 该文章深入探讨了Prompt Engineering的原理，包括Answer engineering、Multi-prompt learning等，对于理解LangGPT背后的机制非常有帮助。

04.Prompt工程实践篇：

https://www.cnblogs.com/ting1/p/18090101

  • 这一系列文章提供了LangGPT在实际应用中的最佳实践指南，包括如何构建高性能的Prompt策略和技巧。

05.LangGPT社区讨论：

https://www.yuque.com/yiliqi-t2n6d/xzm737/xghvx2mtqkidf3ll?singleDoc=

  • 社区讨论是学习LangGPT的宝贵资源，你可以在这里找到其他用户的经验分享、问题解答和创新应用案例。

06.LangGPT案例实战：

https://www.cnblogs.com/ting1/p/18090102

  • 通过实际案例学习如何使用LangGPT解决具体问题，这些案例涵盖了不同的应用场景，有助于提升实战能力。

07.LangGPT高级应用技巧：

https://www.cnblogs.com/ting1/p/18090103

  • 介绍了LangGPT的一些高级应用技巧，如如何优化Prompt以提高模型的响应速度和准确性，以及如何结合其他工具和模型进行更复杂的应用开发。

以下是一些涉及LangGPT且范围较广的学习进阶教程推荐：

官方文档与教程 ​

  • LangGPT GitHub 项目文档
    • https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md
    • 这是LangGPT项目的官方文档，详细介绍了LangGPT的整体架构、设计理念以及如何使用LangGPT进行开发。对于想要深入了解LangGPT技术细节和开发流程的开发者来说，这是最权威、最全面的资料。

博客文章 ​

  • Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)--提升模型鲁棒性
    • https://www.cnblogs.com/ting1/p/18090105
    • 本文深入探讨了LangGPT中的提示链Prompt Chain技术，讲解了如何通过构建多提示协同工作来解决复杂任务，提升模型的鲁棒性。文章还分析了单提示解决任务的局限性，如Token长度限制、任务流复杂导致鲁棒性下降等问题，并提供了丰富的案例和实践经验，对于希望提升LangGPT应用效果的用户非常有帮助。
  • Prompt进阶系列1:LangGPT(从编程语言反思LLM的结构化可复用提示设计框架)
    • https://www.cnblogs.com/ting1/p/18019304
    • 从编程语言的角度出发，反思并提出了LLM的结构化可复用提示设计框架，为LangGPT的提示设计提供了新的思路和方法，有助于开发者更高效地构建和复用提示，提高开发效率和模型性能。
  • Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)--最佳实践指南
    • https://www.cnblogs.com/ting1/p/18049154
    • 总结了构建高性能Prompt的策略和技巧，包括如何优化提示的结构、内容和表达方式等，通过一系列最佳实践案例，指导用户如何写出更高质量的Prompt，从而提升LangGPT模型的输出效果。

专业媒体与社区 ​

  • Kimi&提示词工程专家
    • https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
    • 作为LangGPT的开发和运营方，官网会不定期发布关于LangGPT的最新动态、技术更新、应用案例等内容。用户可以在这里获取第一手的官方信息，了解LangGPT的最新发展和应用场景，同时也可以参与到社区互动中，与其他开发者和用户交流经验。
  • 提示词进阶等相关公众号
    • 该公众号会分享一些与LangGPT相关的优质文章、资源和实践经验，内容涵盖了从基础教程到进阶技巧的各个方面。关注公众号后，用户可以定期接收到最新的学习资料，方便随时学习和参考。

学术研究与论文 ​

  • 大语言模型的预训练3之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning详情
    • https://www.yuque.com/jackeyliu-ldzqm/bh7gg6/tco5hr2owz25omlk?singleDoc
    • 从学术研究的角度深入探讨了Prompt Learning的相关内容，包括Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning等技术细节和原理。对于想要深入了解LangGPT背后技术原理和学术研究进展的用户，这篇文章提供了丰富的理论知识和研究思路。
  • 大语言模型的预训练6：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用
    • https://www.yuque.com/jackeyliu-ldzqm/bh7gg6/tco5hr2owz25omlk?singleDoc
    • 详细介绍了思维链(Chain-of-thought，CoT)的定义、原理以及在LLM上的应用，包括Zero-shot CoT和Few-shot CoT等不同场景下的应用方法和效果分析。这对于理解LangGPT中提示链技术的学术背景和理论基础具有重要意义，有助于开发者更好地运用相关技术提升模型性能。

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