及時鏈接教程：什麼是及時鏈接以及如何使用它？-人工智慧-PHP中文網

Prompt Chaining Tutorial: What Is Prompt Chaining and How to Use It?

>曾經沒有說明的家具？結果通常很混亂。大型語言模型（LLMS）在復雜的任務中面臨類似的挑戰。儘管強大，但他們經常在多步推理上掙扎。一個提示可能會產生模糊或不完整的答案，缺乏必要的上下文。

解決方案？

提示鏈接。

提示鏈接將復雜的任務分解為較小，可管理的提示。每個提示都建立在前一個提示下，通過結構化推理過程指導LLM。這將帶來更準確，更全面的結果。本教程是“及時工程：從零到英雄”系列的一部分，解釋瞭如何。

理解提示鏈接

提示鏈接使用一個LLM提示的輸出作為下一個輸入。這創建了一系列相互聯繫的提示，每個提示都解決了問題的特定方面。這種結構化方法可提高LLM的性能，可靠性及其響應的清晰度。提示鏈接的

> 福利描述示例

降低複雜性 將復雜的任務分解為較小，可管理的子任務。生成研究論文逐步（大綱，部分，結論）。提高精度指導LLM的推理，為精確響應提供更多上下文。通過識別症狀並建議解決方案來診斷技術問題。

Benefit	Description	Example
Reduced Complexity	Breaks down complex tasks into smaller, manageable subtasks.	Generating a research paper step-by-step (outline, sections, conclusion).
Improved Accuracy	Guides the LLM's reasoning, providing more context for precise responses.	Diagnosing a technical issue by identifying symptoms and suggesting fixes.
Enhanced Explainability	Increases transparency in the LLM's decision-making process.	Explaining a legal decision by outlining laws and applying them to a case.

增強的解釋性提高了LLM決策過程中的透明度。通過概述法律並將其應用於案件來解釋法律決定。

實現提示鏈接

實施提示鏈的實現涉及一種結構化方法：

識別子任務：將復雜的任務分解為較小的不同子任務。例如，撰寫有關氣候變化的報告可能涉及研究數據，總結髮現，分析影響並提出解決方案。
設計提示：為每個子任務創建清晰，簡潔的提示。一個提示的輸出應作為下一個提示的輸入。示例提示氣候變化報告：
- “列出了討論這些變化原因的主要科學研究。
- “針對海洋生態系統提出了三種緩解策略。”
鏈執行：
>
>
錯誤處理：
Python實現

>本節使用OpenAI API提供了Python實現。（注意：用實際的API鍵替換。）

"your-api-key-here"提示鏈接技術

import openai
import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key-here'

client = openai.OpenAI()

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                      {"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0,
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None

def prompt_chain(initial_prompt, follow_up_prompts):
    result = get_completion(initial_prompt)
    if result is None: return "Initial prompt failed."
    print(f"Initial output:\n{result}\n")
    for i, prompt in enumerate(follow_up_prompts, 1):
        full_prompt = f"{prompt}\n\nPrevious output: {result}"
        result = get_completion(full_prompt)
        if result is None: return f"Prompt {i} failed."
        print(f"Step {i} output:\n{result}\n")
    return result

initial_prompt = "Summarize key trends in global temperature changes over the past century."
follow_up_prompts = [
    "Based on those trends, list major scientific studies on the causes.",
    "Summarize those studies' findings on the impact of climate change on marine ecosystems.",
    "Propose three strategies to mitigate climate change's impact on marine ecosystems."
]

final_result = prompt_chain(initial_prompt, follow_up_prompts)
print("Final Result:\n", final_result)

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存在幾種技術：

順序鏈接：

提示的線性序列。（上面的python示例使用此示例。）