,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,
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,系统性模板,：LangGPT提供了丰富的模板，用户可以根据模板快速编写提示词。,
,灵活性,：通过使用变量，用户可以轻松引用、设置和更改提示词中的内容。,
,交互友好性,：LangGPT的工作流设计使得用户交互变得简单，易于引导用户使用。,
,模块化配置,：LangGPT充分利用大语言模型的能力，通过模块化配置来应对复杂的提示需求。,
,Reminder功能,：有效缓解长期记忆缺失的问题，保持对话的连贯性。,
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,LangGPT的技术原理,
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,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和对象结构。,
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,内置模块,：定义了一套预设的模块，如角色（Role）、目标（Goal）、约束（Constraint）等，模块包含了提示词的必要内部元素。,
,扩展模块,：支持用户根据特定需求添加新的模块，提高了框架的灵活性和可扩展性。,
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,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。,
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,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：,
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,理解LangGPT的核心概念,：
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,模板,：LangGPT提供了一系列的模板，如角色（Role）模板，用于指导用户如何构建提示词。,
,变量,：使用特定的标记（如”
,工作流,：定义与用户交互的步骤和流程。,
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,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。,
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,LangGPT的产品定价,
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,目前项目已经在Github上免费开源，成为了GitHub开源社区全球趋势热榜前十的项目。,
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,LangGPT的应用场景,
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,内容创作,：辅助作家、营销人员生成文章大纲、广告文案等。,
,代码编写,：帮助程序员生成代码片段、解决编程问题。,
,数据分析,：协助数据分析师构建数据查询语句，解释分析结果。,
,教育辅导,：为教师和学生提供个性化学习材料和练习题。,
,客户服务,：构建智能客服系统，提高客户服务质量。,
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