LangGPT：结构化提示工程框架

提示工程已经从一门艺术发展为一门学科，但大多数从业者仍然将提示写成非结构化的自然语言，依赖直觉而非方法论。LangGPT（GitHub 上的 langgptai/LangGPT）为提示设计带来了结构、可重复性和工程严谨性，提供了一个用于创建、管理和评估 LLM 提示的全面框架。

由 LangGPT AI 团队开发，这个开放源代码项目在认识到高质量提示需要与高质量代码相同的系统性方法的 AI 从业者中获得了显著的发展动力。LangGPT 引入了一个基于模板的系统，提示由可重复的部分组成——角色定义、任务描述、输出限制、示例和推理指令——使用变量和层次式组合组装。

graph TD
    A[用户意图] --> B{提示生成器}
    B --> C[角色定义\n角色与上下文]
    B --> D[任务描述\n核心指令]
    B --> E[输出格式\n结构规范]
    B --> F[限制条件\n规则与限制]
    B --> G[示例\n少样本示范]
    B --> H[推理\n思维链指南]
    C --> I[组合提示\n最终输出]
    D --> I
    E --> I
    F --> I
    G --> I
    H --> I
    I --> J[LLM\n执行]
    J --> K[输出评估]
    K --> B

延伸阅读

• LangGPT 在 GitHub 上 – 包含模板、示例和文档的存储库
• LangGPT 官方网站 – 结构化提示工程的指南和最佳实践