LangGPT

LangGPT是一个为大型语言模型（LLMs）设计的双层结构化提示设计框架，是面向LLM的自然语言编程框架。它借鉴了编程语言的结构化、可复用的特性，并保留了自然语言的灵活性和可扩展性。该框架旨在简化非AI专家创建高质量提示的过程，降低学习成本，并提高提示的可复用性。LangGPT通过模块化设计，将提示分为内在模块和扩展模块，其中内在模块包括角色（Profile）、约束（Constraint）、目标（Goal）、初始化（Initialization）、示例（Example）、工作流程（Workflow）、技能（Skill）、建议（Suggestion）、背景（Background）和风格（Style）等，而扩展模块允许用户根据特定任务需求自定义提示结构。LangGPT还提供了基本元素的示例模板，以指导用户如何构建具体的提示内容。

定义

LangGPT是一个创新的双层结构化提示设计框架，是为大型语言模型（LLMs）设计的自然语言编程框架。

原理

LangGPT将提示设计视作一种类似于编程语言的结构化过程。其核心思想是，通过为大型语言模型（LLMs）提供清晰、标准化的指令集，可以更有效地引导模型执行特定任务。LangGPT的设计原理可以从以下几个方面来理解：

1. 双层结构设计：LangGPT采用双层结构，包括模块化的设计和内部元素。这种结构类似于编程语言中的类和函数，使得提示设计具有高度的组织性和可扩展性。
2. 模块化：LangGPT将提示分解为不同的模块，如角色（Profile）、约束（Constraints）、目标（Goals）、初始化（Initialization）等，每个模块负责不同的指令功能。这种模块化允许用户根据任务需求灵活组合和定制提示。
3. 内部元素：在每个模块内部，可以定义具体的指令或属性，类似于编程语言中的函数和变量赋值。这些内部元素提供了具体的操作指令，使得LLMs能够更准确地理解和执行任务。
4. 可复用性：LangGPT的设计强调提示的可复用性，通过标准化和模块化的设计，用户可以在不同的任务和领域之间重用高质量的提示模板。
5. 易学性和易用性：LangGPT旨在降低非AI专家使用LLMs的门槛，通过提供直观的设计规则和示例模板，使得用户即使没有深厚的编程背景也能够快速上手。
6. 自动化提示生成：LangGPT不仅可以指导用户如何设计提示，还使LLMs能够根据框架自动生成提示，类似于编程中生成代码的过程。通过这些原理，LangGPT能够有效提升LLMs的性能，使其在执行任务时能够产生更高质量的输出，同时简化了提示设计的过程，提高了提示的可复用性和用户的使用体验。

社区

LangGPT社区依托社交媒体和飞书平台，吸引了上万名来自各行各业的，希望追赶AI时代潮流的有志之士。社区经常举办线下交流活动，分享AI的学习与使用经验。此外，社区还开源了许多面向AI的工具，吸引了许多从业者的关注和使用。