链式提示（Prompt Chaining）

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链式提示（Prompt Chaining）

链式提示（Prompt Chaining）

提升大语言模型（LLM）的可靠性和性能的有效技术之一是链式提示（prompt chaining）。这种方法将复杂任务分解为更小、更易于管理的子任务。每个子任务都用一个独特的提示（Prompt）来解决，一个 Prompt 的响应被用作下一个 Prompt 的输入。这个过程被称为链式提示（Prompt Chaining），通过创建一系列提示操作，允许对复杂任务进行逐步处理。Prompt Chaining 适用于复杂的任务，不会一下子给模型带来过重的负载，因为它确保每个回应在达到最终结果之前都经历了必要的转换或额外处理。

Prompt Chaining 不仅提高了性能，还增强了 LLM 应用的透明度、可控性和可靠性。它通过隔离特定阶段的问题来简化调试过程，简化了分析和性能调优流程。这种技术在开发 LLM 对话助手时特别有价值，通过支持个性化定制提升整体用户体验。

什么是 Prompt Chaining？

Prompt chaining 是一种自然语言处理（NLP）技术，它通过一系列结构化的提示引导 LLM 模型产生期望的输出。与单一 Prompt 的复杂任务不同，prompt chaining 将任务分解为更小的子任务，依次解决每个子任务。这种方法让模型更好地理解 Prompt 之间的上下文和关系，从而产生更连贯、一致和感知上下文的准确响应。

作为一种高级的提示工程形式，prompt chaining 因其能够提高文本生成的质量和可控性而受到广泛认可。通过提供一个分步骤的框架，它帮助模型更准确地理解用户的意图，并生成更相关和精确的结果。这种技术十分适用于需要细微理解和精确执行的复杂应用。将复杂的任务划分为更小的且相互关联的提示，开发者能够创建响应个体需求的 AI 解决方案，并能够生成个性化的响应结果。这种解决方案不仅改善了用户体验，还提供了提升了 LLM 响应的定制化能力和适应性。因此，Prompt chaining 是优化各个领域 AI 系统（对话助手、内容生成等）的强大工具。

Prompt 类型

提示可以分为简单和复杂两种类型：

简单提示：这些是直接的问题或命令，用于从模型中引出特定信息。它们通常被用来开启对话或快速收集事实性响应。例如，一个简单的提示可能是，“明天的天气怎么样？”。简单提示适用于检索特定信息或开始对话。
复杂提示：相比之下，复杂提示涉及多个指令或问题，要求模型执行一系列动作或提供详细的响应。这些提示适用于处理更复杂的任务或进行更深入的对话。例如，一个复杂的提示可能是，“你能找到一个靠近水边、下午6点还开放且仍有停车位的户外野餐地点吗？”这种提示虽然复杂，但能够获取更细致和全面的答案。

为何以及何时使用 Prompt Chaining？

Prompt chaining 能够用于提高人工智能应用性能，特别是在追求精确和结构化的结果的任务。Prompt chaining 的好处包括提高准确性、清晰度和可追溯性。通过将任务分解为更小、更易于管理的子任务，每个提示都能得到模型的充分关注，这显著降低了出错的可能性。更简单的提示能够使得指令和输出更清晰，在过程中出现的任何问题都更容易被定位和解决，从而确保最终结果的连贯性和可靠性。Prompt chaining 能够有效减少出错率。

Prompt chaining 在涉及多个步骤的场景中表现出色，例如研究综合、文档分析或迭代性生成内容。例如，在生成文章或故事等长形式内容时，写作过程可以被分割成章节或部分，AI 能依次展开每个部分。在研究项目中，人工智能可能首先被提示定位相关文档，提取关键信息，并整合结论。同样，在计算机编程中，任务可以被划分为概述程序逻辑、编写伪代码、将其转换成实际代码和调试错误。通过将任务变得结构化，prompt chaining 不仅提高了人工智能输出的质量，还提高了整体的效率和效果。

将复杂 Prompt 转换为简单 Prompt

将复杂提示转换为一系列简单提示涉及将任务分解为可管理的子任务，这样做可以简化任务，并降低出错的风险。要有效地转换复杂提示，首先确定主要目标，并将其分解为更小、更具体的行动。为每个行动创建单独的提示，确保它们清晰且直接。测试这些提示以确认它们易于理解且全面。

这个过程从确定完成任务所需的主要提示开始，决定它们应该执行的顺序，并澄清每个提示的目的。接下来，为每个提示定义输入和输出，以确保兼容性和顺畅的流程。最后，按顺序执行提示，将一个提示的输出作为下一个提示的输入，直到整个任务完成。这种结构化的方法旨在保持清晰度并提高整体效率，从而增强像 Claude 和 ChatGPT 这样的语言模型的性能。

Prompt Chaining 的优势

Prompt chaining 以其系统化的方法，相比传统的提示工程方法提供了几个关键优势。它通过一系列提示引导语言模型，从而增强了生成回应的连贯性和相关性。

一致性：Prompt chaining 通过遵循一系列提示，确保文本生成的一致性。这种一致性对于维护客户支持或编辑内容等应用中的统一话术、风格或格式至关重要。例如，用户支持 AI 应用可以被提示使用用户的首选名字，并在整个互动过程中保持一致的对话话术。
提高可控性：Prompt chaining 使文本生成过程更可控，允许用户以高精度的细化输入指定输出。例如，在文本摘要任务中，prompt chaining 使用户能够首先提供要摘要的内容，然后指定摘要的期望格式或详细程度。
降低出错率：Prompt chaining 通过将复杂任务分解为更小、更易管理的提示，显著增强了模型对用户意图和上下文的理解能力。优化理解能够使输出更准确，如在机器翻译中，最初的提示用于确定源语言和目标语言以及相关上下文，从而确保翻译的准确性。

Prompt Chaining 的好处

降低复杂性：将复杂任务分解为更小的子任务，使模型更容易单独处理每个子任务。例如，生成一篇研究论文可以划分为几个阶段：构思大纲、撰写各个部分和撰写结论。
提高准确性：通过中间步骤引导模型，增强上下文感知能力和结果准确度。这可以应用于诊断技术问题，通过识别症状、缩小可能的原因，并最终提出解决方案。
增强可解释性：提高模型决策过程的透明度，使得理解如何得出结论变得更加容易。例如，通过详细说明相关法律、将它们应用于案例，并记录每一步来解释一个法律决定。

Prompt chaining 与 Chain-of-thought prompting 区别

链式思考提示（Chain-of-thought prompting）是一种在自然语言处理中使用的技巧，通过明确引导模型生成其思考过程中的中间步骤，增强模型解决复杂问题的能力。这种方法鼓励模型详细阐述其推理或思考过程，通常在得出最终答案之前展示其中间结论或逻辑步骤。链式思考提示的主要目标是使模型的推理更加透明和易于理解，提高输出的准确性和可靠性，特别是在需要详细逻辑或分析思考的任务中。

相比之下，Prompt chaining 是一种在管理复杂任务中发挥关键作用的方法。它将复杂任务分解为一系列更小的、有序的提示。每个提示解决特定子任务或整个过程的特定阶段，一个提示的输出作为下一个提示的输入。这种方法通过将复杂任务分解为可管理的部分来简化复杂任务的管理，允许模型分别以结构化的方式处理每个组件。Prompt chaining 的重点是通过引导模型经过一步一步的子任务来改善任务执行和连贯性。

尽管这两种技术都旨在提高语言模型的性能和准确性，但它们的方法不同。Chain-of-thought prompting 强调模型推理过程的透明化，这对于需要详细逻辑分析的任务特别有用。而 Prompt chaining 专注于将复杂任务结构化为有序的步骤，以简化整个过程，确保每个阶段都根据上下文对细节进行处理。