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Chaînage séquentiel
Technique fondamentale d'ingénierie des prompts qui décompose des tâches complexes en prompts plus petits et interconnectés, où chaque sortie sert d'entrée à l'étape suivante, créant ainsi un pipeline de raisonnement structuré qui améliore considérablement les performances des LLM sur les problèmes en plusieurs étapes
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Découpe une tâche en prompts ordonnés, chacun consommant la sortie du précédent comme entrée de l'étape suivante.
- Quand l'utiliser
- Travaux en plusieurs étapes où les résultats intermédiaires doivent être vérifiés ou affinés avant de passer à la phase suivante.
- Vigilance
- Les erreurs s'accumulent en aval : une faute commise tôt se propage sans contrôle à toutes les étapes suivantes.
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Chaînage séquentiel: Vue d’ensemble
Technique fondamentale d'ingénierie des prompts qui décompose des tâches complexes en prompts plus petits et interconnectés, où chaque sortie sert d'entrée à l'étape suivante, créant ainsi un pipeline de raisonnement structuré qui améliore considérablement les performances des LLM sur les problèmes en plusieurs étapes
- 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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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- 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
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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