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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