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Sequentielle Verkettung
Eine grundlegende Prompt-Engineering-Technik, die komplexe Aufgaben in kleinere, miteinander verbundene Prompts zerlegt, bei denen jede Ausgabe als Eingabe für den nächsten Schritt dient, und so eine strukturierte Argumentationspipeline schafft, die die Leistung von LLMs bei mehrstufigen Problemen deutlich verbessert
In 30 Sekunden
- Was
- Zerlegt eine Aufgabe in geordnete Prompts, von denen jeder die Ausgabe des vorherigen als Eingabe für den nächsten Schritt übernimmt.
- Wann einsetzen
- Mehrstufige Arbeiten, bei denen Zwischenergebnisse geprüft oder verfeinert werden müssen, bevor es in die nächste Phase geht.
- Achtung
- Fehler summieren sich flussabwärts; ein früher Fehltritt pflanzt sich ungeprüft durch alle folgenden Schritte fort.
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Sequentielle Verkettung: Überblick
Eine grundlegende Prompt-Engineering-Technik, die komplexe Aufgaben in kleinere, miteinander verbundene Prompts zerlegt, bei denen jede Ausgabe als Eingabe für den nächsten Schritt dient, und so eine strukturierte Argumentationspipeline schafft, die die Leistung von LLMs bei mehrstufigen Problemen deutlich verbessert
- Linear workflow execution with step-by-step processing
- Context preservation and state management across prompts
- Error isolation and recovery at each step
- Transparent reasoning process for debugging
- Reduced hallucination through focused prompts
- Improved accuracy on complex tasks vs monolithic prompts
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)arXiv:2201.11903
- Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)arXiv:2203.11171
- Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning (Zhou et al., 2022)arXiv:2205.10625
- A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications (2024)arXiv:2402.07927
- LangChain Sequential Chains Documentation
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