AI大模型提示词组合完成指定任务集

要实现通过零散提示词自动组合形成完整工作流，关键在于利用智能化工具。我会从人工智能平台、自动化流程工具等角度，为你推荐合适的实现工具，并结合实例说明。

在当今的技术环境下，有多种工具和平台能够帮助实现通过零散提示词自动组合形成从0到1完整工作流的需求。

实现工具或平台

1. LangChain：这是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它允许开发者将大语言模型（LLMs）与其他数据源和计算资源进行整合。通过其提供的各种组件，如提示模板、链（Chains）和代理（Agents），可以根据零散提示词构建复杂的工作流。例如，利用提示模板将用户输入的提示词进行格式化处理，再通过代理机制调用不同的工具（如搜索引擎、数据库查询等）来完成工作流中的各个步骤。
2. AutoGPT：这是一个基于GPT-4的实验性开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。它可以根据用户提供的目标和提示词，自主地制定计划、执行任务，并在必要时进行自我调整。AutoGPT能够理解自然语言指令，并将其转化为一系列的操作步骤，从而实现从0到1的工作流构建。比如，用户给出“创建一个简单的网站并部署”的提示词，AutoGPT可以自动规划出包括选择网站框架、编写代码、配置服务器等一系列步骤，并尝试执行。
3. Zapier：虽然它不是专门针对大模型提示词组合的工具，但Zapier可以通过预设的“Zaps”（自动化工作流）将不同的应用程序连接起来。用户可以通过简单的设置，将零散的提示词转化为触发特定应用程序动作的条件。例如，用户输入“当收到新邮件时，将邮件内容保存到Google Drive”这样的提示词，Zapier可以通过配置相应的触发器和动作，实现这一工作流的自动化。

实例

以LangChain为例，假设用户有以下零散提示词：“获取今日股票行情”“分析涨幅最大的股票”“将结果发送到指定邮箱”。

首先，使用LangChain的提示模板组件，将这些提示词组合成一个结构化的提示，例如：