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# 链式提示
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import {Screenshot} from 'components/screenshot'
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import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
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## 简介
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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。
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<iframe width="100%"
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height="415px"
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src="https://www.youtube.com/embed/CKZC5RigYEc?si=EG1kHf83ceawWdHX"
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
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allowFullScreen
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/>
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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。
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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。
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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。
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## 链式提示使用示例
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### 文档问答中的链式提示
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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。
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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。
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提示 1:
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```
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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！”。
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####
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{{文档}}
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####
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```
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这是整个提示的截图，包括通过 `user` 角色传递的问题。
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<Screenshot src={PC1} alt="Prompt Chaining Part 1" />
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提示 1 的输出：
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```
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<quotes>
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- Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
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- Generated knowledge prompting[37]
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- Least-to-most prompting[38]
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- Self-consistency decoding[39]
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- Complexity-based prompting[41]
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- Self-refine[42]
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- Tree-of-thought prompting[43]
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- Maieutic prompting[45]
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- Directional-stimulus prompting[46]
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- Textual inversion and embeddings[59]
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- Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
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- Prompt injection[65][66][67]
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</quotes>
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```
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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：
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提示 2：
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```
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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。
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####
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{{文档}}
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####
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<quotes>
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- Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
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- Generated knowledge prompting[37]
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- Least-to-most prompting[38]
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- Self-consistency decoding[39]
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- Complexity-based prompting[41]
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- Self-refine[42]
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- Tree-of-thought prompting[43]
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- Maieutic prompting[45]
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- Directional-stimulus prompting[46]
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- Textual inversion and embeddings[59]
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- Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
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- Prompt injection[65][66][67]
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</quotes>
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```
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提示 2 的输出：
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```
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文档中提到的提示技术包括：
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1. Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
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2. Generated knowledge prompting[37]
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3. Least-to-most prompting[38]
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4. Self-consistency decoding[39]
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5. Complexity-based prompting[41]
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6. Self-refine[42]
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7. Tree-of-thought prompting[43]
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8. Maieutic prompting[45]
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9. Directional-stimulus prompting[46]
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10. Textual inversion and embeddings[59]
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11. Using gradient descent to search for prompts[61][62][63][64]
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12. Prompt injection[65][66][67]
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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。
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```
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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]`）。
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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。
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