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Updated Chinese translation for prompt chaining & function calling

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-# Function Calling with LLMs
+# 在LLM中调用函数
 
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+## 调用函数
+
+函数调用是指可靠地连接LLM与外部工具的能力。让用户能够使用高效的外部工具、与外部API进行交互。
+
+GPT-4和GPT-3.5是经过微调的LLM，能够检测函数是否被调用，随后输出包含调用函数参数的JSON。通过这一过程被调用的函数能够作为工具添加到您的AI应用中，并且您可以在单个请求中定义多个函数。
+
+函数调用是一项重要能力。它对于构建LLM驱动的聊天机器人或代理至关重要。这些聊天机器人或代理需要为LLM检索上下文。它们还与外部工具交互。这种交互是通过将自然语言转换为API调用来完成的。
+
+函数调用使开发者能够创建：
+
+- 能够高效使用外部工具回答问题的对话代理。例如，查询“伯利兹的天气如何？”将被转换为类似`get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')`的函数调用
+- 用于提取和标记数据的LLM驱动解决方案（例如，从维基百科文章中提取人名）
+- 可以帮助将自然语言转换为API调用或有效数据库查询的应用程序
+- 能够与知识库交互的对话式知识检索引擎
+
+在这份指南中，我们展示了如何针对GPT-4和其他开源模型给出提示，以执行不同的函数调用。
+
+## 使用GPT-4进行函数调用
+
+作为一个基本示例，假设我们要求模型检查特定地点的天气。
+
+LLM本身无法响应此请求。因为它所使用的训练数据集截止至之前的某个日期。解决这个问题的方法是将LLM与外部工具结合起来。您可以利用模型的函数调用能力来确定要调用的外部函数及其参数，然后让它返回最终回复结果。以下是一个简单的示例，展示了如何使用OpenAI API实现这一点。
+
+假设一个用户向模型提出以下问题：
+
+```
+伦敦的天气如何？
+```
+
+要使用函数调用处理此请求，第一步是定义一个或一组天气函数。您将作为OpenAI API请求的一部分传递这些函数：
+
+```python
+tools = [
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "get_current_weather",
+            "description": "Get the current weather in a given location",
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "location": {
+                        "type": "string",
+                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
+                    },
+                    "unit": {
+                        "type": "string", 
+                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
+                },
+                "required": ["location"],
+            },
+        },   
+    }
+]
+```
+
+`get_current_weather`函数能够返回指定位置的天气情况。当您将这个函数定义作为请求的一部分传递时，它实际上并不执行函数，只是返回一个包含调用函数所需参数的JSON对象。以下是一些如何实现这一点的代码片段。
+
+您可以如下定义一个完整的函数：
+
+```python
+def get_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0, max_tokens=300, tools=None):
+    response = openai.chat.completions.create(
+        model=model,
+        messages=messages,
+        temperature=temperature,
+        max_tokens=max_tokens,
+        tools=tools
+    )
+    return response.choices[0].message
+```
+
+您可以像这样构造用户提问：
+```python
+messages = [
+    {
+        "role": "user",
+        "content": "伦敦的天气如何？"
+    }
+]
+```
+
+最后，您可以调用`get_completion`函数，将结果传递给`response`中的`messages`和`tools`：
+
+```python
+response = get_completion(messages, tools=tools)
+```
+
+`response`的构造如下所示：
+
+```python
+ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='...', function=Function(arguments='{"location":"London","unit":"celsius"}', name='get_current_weather'), type='function')])
+```
+
+特别地，`arguments` 对象包含了模型提取的重要参数，这些参数将被用于完成请求。
+
+然后您可以调用一个外部天气API来获取实际的天气信息。一旦您有了天气信息，就可以将其传回模型，随后根据原始用户问题总结出最终回应。
+
+这里有一个[python notebook](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-function-calling.ipynb)，它提供了一个简单示例，展示了如何使用OpenAI API进行函数调用。
+
+## 使用开源LLM进行函数调用
+更多使用开源LLM进行函数调用的说明即将推出...
+
+## 函数调用用例
+更多函数调用用例即将推出...

pages/techniques/prompt_chaining.zh.mdx

@@ -1,3 +1,103 @@
-# Prompt Chaining
+# 链式提示
 
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+import {Screenshot} from 'components/screenshot'
+import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
+
+## 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。
+
+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`{{文档}}`。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](https://zh.wikipedia.org/wiki/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`gpt-4-1106-preview`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:
+```
+你是一个很有帮助的助手。你的任务是根据文档回答问题。第一步是从文档中提取与问题相关的引文，由####分隔。请使用<quotes></quotes>输出引文列表。如果没有找到相关引文，请回应“未找到相关引文！”。
+
+####
+{{文档}}
+####
+```
+
+这是整个提示的截图，包括通过`user`角色传递的问题。
+
+<Screenshot src={PC1} alt="Prompt Chaining Part 1" />
+
+提示1的输出：
+```
+<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：
+```
+根据从文档中提取的相关引文（由<quotes></quotes>分隔）和原始文档（由####分隔），请构建对问题的回答。请确保答案准确、语气友好且有帮助。
+
+####
+{{文档}}
+####
+
+<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：
+```
+文档中提到的提示技术包括：
+
+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]
+
+每一种技术都采用独特的策略来增强或明确与大型语言模型的互动，以产生期望的结果。
+```
+
+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，`[27]`）。
+
+您还可以在这份[文档](https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-chaining)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。