本文主要是介绍ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战
- 一、LangGPT是什么?
- 二、远古诗人 vs 现代诗人
- 三、LangGPT Role模板实战 - 甩锅王
- Role模板
- 特征提取
- 四、 用AI实现提示词结构化
ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战
一、LangGPT是什么?
随着大模型提示词技术发展,类似于ChatGPT创造的未来:150+个Prompts助你玩转新世界这种仅供玩乐的第一代提示词,慢慢被扫进了历史的尘埃。
有针对性的准确解决用户的实际需求,需要更强大的提示词技术,结构化提示词(LangGPT)应运而生。
LangGPT解决了远古时期Prompt的以下几个问题:
缺点 | 解决方案 |
---|---|
缺乏系统性 | 提供模板填写,无需个人经验 |
缺乏灵活性 | 使用变量和命令设置和修改prompt内容 |
缺乏交互友好性 | 使用Workflow定义用户交互和行为 |
未充分利用大模型能力 | 模块化配置、分点叙述、Reminder缓解遗忘问题 |
长对话存在遗忘问题 | Reminder缓解长期记忆缺失问题 |
不同语言性能存在差距 | 无损性能情况下轻松实现中英文切换 |
二、远古诗人 vs 现代诗人
先看看远古诗人:
我希望你能作为一个诗人。你要创作出能唤起人们情感并有力量搅动人们灵魂的诗篇。
写任何话题或主题,但要确保你的文字以美丽而有意义的方式传达你所要表达的感觉。
你也可以想出一些短小的诗句,但仍有足够的力量在读者心中留下印记。
我的第一个要求是 "诗歌主题"
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