静态网站挂马,天津河西做网站公司,excel网站建设,ai绘画软件免费LangGPT是Language For GPT-like LLMs的简称#xff0c;中文名为结构化提示词#xff0c;LangGPT是一个帮助你编写高质量提示词的工具#xff0c;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#xff0c;为…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。 编写技巧
①构建全局思维链
对大模型的Prompt应用CoT思维链方法的有效性是被研究和实践广泛证明了的。首先可以根据场景选择基本的模块。 一个好的结构化Prompt模板某种意义上是构建一个好的全局四文联。如LangGPT中展示的模块设计时就考虑了如下思维链 Role (角色) - Profile角色简介— Profile 下的 skill (角色技能) - Rules (角色要遵守的规则) - Workflow (满足上述条件的角色的工作流程) - Initialization (进行正式开始工作的初始化准备) - 开始实际使用 一个好的Prompt内容结构上最好也是逻辑清晰连贯的。结构化prompt方法将久经考验的逻辑思维连融入了结构中大大降低了思维链路的构建难度。
构建 Prompt 时不妨参考优质模板的全局思维链路熟练掌握后完全可以对其进行增删改留调整得到一个适合自己使用的模板。例如当你需要控制输出格式尤其是需要格式化输出时完全可以增加 Ouput 或者 OutputFormat 这样的模块。
②保持上下文语义一致性
包含两个方面一个是格式语义一致性一个是内容语义一致性。
格式语义一致性是指标识符的标识功能前后一致。 最好不要混用比如 # 既用于标识标题又用于标识变量这种行为就造成了前后不一致这会对模型识别 Prompt 的层级结构造成干扰。
内容语义一致性是指思维链路上的属性词语义合适。 例如 LangGPT 中的 Profile 属性词使之功能更加明确即角色的简历。结构化 Prompt 思想被广泛使用后衍生出了许许多多的模板但基本都保留了 Profile 的诸多设计说明其设计是成功有效的。
内容语义一致性还包括属性词和相应模块内容的语义一致。 例如 Rules 部分是角色需要遵守规则则不宜将角色技能、描述大量堆砌在此。
③有机结合其他 Prompt 技巧
LangGPT结构在设计时没有拘泥于具体的方面相比其他的提示设计框架更加灵活具有更强的可扩展性和兼容性可以很好地结合其他提示设计技巧。
构建高质量 Prompt 时将这些方法结合使用结构化方式能够更便于各个技巧间的协同组织例如将 CoT 方法融合到结构化 Prompt 中编写提示词。 汇总现有的一些方法
上面这些方法最好结合使用以实现在复杂任务中实现使用不可靠工具LLMs构建可靠系统的目标。
细节法给出更清晰的指令包含更多具体的细节分解法将复杂的任务分解为更简单的子任务 Lets think step by step, CoTLangChain等思想记忆法构建指令使模型时刻记住任务确保不偏离任务解决路径system 级 prompt解释法让模型在回答之前进行解释说明理由 CoT 等方法投票法让模型给出多个结果然后使用模型选择最佳结果 ToT 等方法示例法提供一个或多个具体例子提供输入输出示例 one-shot, few-shot 等方法
