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提示工程已經從一門藝術發展為一門學科，但大多數從業者仍然將提示寫成非結構化的自然語言，依賴直覺而非方法論。LangGPT（GitHub 上的 langgptai/LangGPT）為提示設計帶來了結構、可重複性和工程嚴謹性，提供了一個用於建立、管理和評估 LLM 提示的全面框架。
由 LangGPT AI 團隊開發，這個開放原始碼專案在認識到高品質提示需要與高品質程式碼相同的系統性方法的 AI 從業者中獲得了顯著的發展動力。LangGPT 引入了一個基於模板的系統，提示由可重用的部分組成——角色定義、任務描述、輸出限制、範例和推理指令——使用變數和階層式組合組裝。
graph TD
A[使用者意圖] --> B{提示生成器}
B --> C[角色定義\n角色與上下文]
B --> D[任務描述\n核心指令]
B --> E[輸出格式\n結構規範]
B --> F[限制條件\n規則與限制]
B --> G[範例\n少樣本示範]
B --> H[推理\n思維鏈指南]
C --> I[組合提示\n最終輸出]
D --> I
E --> I
F --> I
G --> I
H --> I
I --> J[LLM\n執行]
J --> K[輸出評估]
K --> B
延伸閱讀
- LangGPT 在 GitHub 上 – 包含模板、範例和文件的儲存庫
- LangGPT 官方網站 – 結構化提示工程的指南和最佳實務
