在人工智能快速发展的今天，如何有效利用大型语言模型（LLMs）成为了一个普遍关注的话题。这是9月份的一篇论文，提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。
对于非人工智能专家来说，构建高质量的提示以充分利用LLMs的能力仍然是一个巨大的挑战。现有的提示工程研究主要集中在总结设计技巧和设计自动优化方法上，但这些方法往往缺乏系统性的设计，导致学习成本高昂，且不利于提示的迭代更新。
为了解决这些问题，论文的作者提出了LangGPT，一个结构化的提示设计框架，以及Minstrel，一个基于多代理协作的结构化提示生成工具。研究的主要目的包括：
- 提高提示的泛化能力和可重用性，降低提示设计的学习成本。
- 通过多代理协作自动生成高质量的结构化提示。
- 验证结构化提示在指导LLMs执行任务时的优越性。
https://avoid.overfit.cn/post/8645e12d18e84e26a54d603d9ce38840
标签：结构化,AI,LLMs,提示,生成,Minstrel From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/18441260