POML

在大语言模型（LLM）应用开发日益复杂的今天，提示词（Prompt）已不再是简单的自然语言指令，而是需要精密设计、多源数据集成和动态逻辑控制的“程序代码”。为应对这一挑战，一种全新的标记语言——POML（Prompt Orchestration Markup Language） 正式推出，旨在为提示工程提供一套系统化、可维护、企业级的开发范式。

POML 的核心目标，是解决当前提示开发中的四大痛点：

• 结构混乱：提示内容杂糅，难以复用；
• 数据集成难：外部数据嵌入方式原始，易出错；
• 格式敏感：LLM 对输出格式要求苛刻，微小偏差即导致失败；
• 工具链缺失：缺乏调试、预览与协作支持。

通过借鉴 HTML、CSS 和模板引擎的设计思想，POML 构建了一套完整的提示开发体系。

核心特性

1. 结构化提示标记体系

POML 采用类 HTML 的语义化标签，将提示词分解为可管理的模块：

<role>客服助手</role>
<task>回答用户关于订单状态的查询</task>
<example>
  用户：我的订单还没到？
  回复：您的订单正在派送中，预计明天送达。
</example>

通过 <role>、<task>、<example> 等标签，提示结构清晰可读，显著提升可维护性与团队协作效率。

2. 全栈数据集成方案

POML 内置数据组件标签，支持无缝引入外部数据源：

<document src="order_log.txt" />
<table src="inventory.csv" format="markdown" />
<img src="product_screenshot.png" />

支持文本、CSV、图像等多种格式，并提供可定制的转换选项，确保数据以 LLM 友好方式呈现。

3. 解耦式呈现控制

借鉴 CSS 思想，POML 实现内容与样式的分离。开发者可通过 <stylesheet> 定义输出风格，或使用行内属性控制细节：

<response length="concise" format="bullet-point">
  请用简洁的要点形式回复。
</response>

这一机制有效规避了 LLM 对格式指令的敏感性问题，提升输出稳定性。

4. 嵌入式模板引擎

POML 支持动态逻辑控制，包括变量插值、条件判断与循环：

<let name="user" value="Alice" />
Hello {{ user }}!
<if condition="is_urgent">
  ⚠️ 此为紧急请求，请优先处理。
</if>

结合 <let> 变量声明，可实现数据驱动的动态提示生成，适用于个性化响应、批量处理等场景。

5. 企业级开发工具链

POML 配套完整的开发支持：

Visual Studio Code 扩展：

• 语法高亮、智能补全、悬浮文档提示；
• 实时预览与错误诊断；
• 集成化交互测试，支持直接调用 OpenAI、Azure、Google 等主流模型 API。

多语言 SDK 支持：

• Node.js：适用于 JavaScript/TypeScript 项目；
• Python：无缝集成 LangChain、LlamaIndex 等主流框架；
• 支持从源码安装，便于定制与贡献。

安装与配置

VS Code 扩展安装

• 通过 VS Code 市场 搜索 “POML” 安装；
• 或从 GitHub 发布页 下载 .vsix 文件手动安装。

重要配置步骤：

1. 打开 VS Code 设置，搜索 “POML”；
2. 配置模型服务商（如 OpenAI）、API 密钥与端点；
3. 或直接在 settings.json 中添加配置项。

Python 环境安装

pip install poml

开发模式建议源码安装：

git clone https://github.com/poml-lang/poml
pip install -e .

Node.js 包即将发布，敬请期待。