#简介

为了提高大语言模型的性能使其更可靠，一个重要的提示工程技术是将任务分解为许多子任务。 确定子任务后，将子任务的提示词提供给语言模型，得到的结果作为新的提示词的一部分。 这就是所谓的链式提示（prompt chaining），一个任务被分解为多个子任务，根据子任务创建一系列提示操作。

https://www.youtube.com/embed/CKZC5RigYEc?si=EG1kHf83ceawWdHX

链式提示可以完成很复杂的任务。LLM 可能无法仅用一个非常详细的提示完成这些任务。在链式提示中，提示链对生成的回应执行转换或其他处理，直到达到期望结果。

除了提高性能，链式提示还有助于提高 LLM 应用的透明度，增加控制性和可靠性。这意味着您可以更容易地定位模型中的问题，分析并改进需要提高的不同阶段的性能。

链式提示在构建 LLM 驱动的对话助手和提高应用程序的个性化用户体验方面非常有用。

#链式提示使用示例

#文档问答中的链式提示

提示链可以用于不同的场景，这些场景可能涉及多个操作或转换。例如，LLM 的一个常见用途是根据大型文本文档回答问题。想要更好阅读大文本文档，可以设计两个不同的提示，第一个提示负责提取相关引文以回答问题，第二个提示则以引文和原始文档为输入来回答给定的问题。换句话说，可以创建两个不同的提示来执行根据文档回答问题的任务。

下面的第一个提示根据问题从文档中提取相关引文。请注意，为了简化，我们为文档添加了一个占位符

。要测试此提示，您可以从维基百科复制并粘贴一篇文章，例如这个关于提示工程的页面。由于此任务使用了较长的上下文，我们使用了 OpenAI 的 模型。您也可以将此提示与其他长上下文 LLM（如 Claude）一起使用。

提示 1:

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You are a helpful assistant. Your task is to answer a question based on a document.
Step 1: Extract quotes that are relevant to the question from the document delimited by ####.
Output the quote list using <quotes></quotes>. If you cannot find any relevant quotes, respond with "No relevant quotes found!".

####
{{document}}
####

这是整个提示的截图，包括通过

角色传递的问题。

提示 1 的输出：

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<quotes>
- Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
- Generated knowledge prompting[37]
- Least-to-most prompting[38]
- Self-consistency decoding[39]
- Complexity-based prompting[41]
- Self-refine[42]
- Tree-of-thought prompting[43]
- Maieutic prompting[45]
- Directional-stimulus prompting[46]
- Textual inversion and embeddings[59]
- Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
- Prompt injection[65][66][67]
</quotes>

在第一个提示中返回的引文现在可以用作下面第二个提示的输入。您可以对这些引文进行清理，比如移除引用标志。可以在提示链中新建另一个提示来移除或使用这些引用标志，但现在您可以忽略这些。然后，第二个提示接收由第一个提示提取的相关引文，并根据文档和这些提取的引文生成一个有帮助的回答。第二个提示可以是以下内容：

提示 2：

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Using the relevant quotes extracted from the document (delimited by <quotes></quotes>) and the original document (delimited by ####), write an answer to the question. Make sure the answer is accurate, friendly, and helpful.

####
{{document}}
####

<quotes>
- Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
- Generated knowledge prompting[37]
- Least-to-most prompting[38]
- Self-consistency decoding[39]
- Complexity-based prompting[41]
- Self-refine[42]
- Tree-of-thought prompting[43]
- Maieutic prompting[45]
- Directional-stimulus prompting[46]
- Textual inversion and embeddings[59]
- Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
- Prompt injection[65][66][67]
</quotes>

提示 2 的输出：

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The prompt techniques mentioned in the document include:

1. Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
2. Generated knowledge prompting[37]
3. Least-to-most prompting[38]
4. Self-consistency decoding[39]
5. Complexity-based prompting[41]
6. Self-refine[42]
7. Tree-of-thought prompting[43]
8. Maieutic prompting[45]
9. Directional-stimulus prompting[46]
10. Textual inversion and embeddings[59]
11. Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
12. Prompt injection[65][66][67]

Each technique applies a distinct strategy to improve or constrain interactions with large language models to produce desired outputs.

如您所见，简化并创建提示链是一种有用的提示方法，其中响应需要经过多个操作或转换。作为练习，您可以自由设计一个提示，它会在将响应作为最终回应发送给应用程序用户之前，移除响应中的引用标志（例如，

）。

您还可以在这份文档中找到更多关于提示链的示例，这些示例利用了 Claude LLM。我们的示例灵感来源于他们，并采用了他们的示例。