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逐次チェイニング
複雑なタスクを、より小さく相互に連結したプロンプトへと分解し、各出力を次のステップの入力として用いることで、構造化された推論パイプラインを構築する基本的なプロンプトエンジニアリング手法。多段階の問題における LLM の性能を大幅に向上させる。
複雑さ: lowプロンプトチェイニング
30秒でわかる概要
- 概要
- タスクを順序立てたプロンプトに分割し、各プロンプトが前段の出力を次の段の入力として受け取ります。
- 使いどころ
- 次の段階へ進む前に中間結果の確認や手直しが必要となる、複数ステップの作業。
- 注意点
- 誤りは下流へ雪だるま式に膨らみます。初期の間違いは、以降のすべてのステップへ検証されないまま伝播していきます。
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動画による解説
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逐次チェイニング: 概要
複雑なタスクを、より小さく相互に連結したプロンプトへと分解し、各出力を次のステップの入力として用いることで、構造化された推論パイプラインを構築する基本的なプロンプトエンジニアリング手法。多段階の問題における LLM の性能を大幅に向上させる。
- 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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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- 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
このカタログを作ったエンジニアが担当
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