Загружаем паттерны…
Последовательное сцепление
Фундаментальная техника проектирования промптов, которая разбивает сложные задачи на более мелкие, связанные между собой промпты, где вывод каждого служит входом для следующего шага, создавая структурированный конвейер рассуждений, который значительно повышает производительность LLM на многошаговых задачах
За 30 секунд
- Что это
- Разбивает задачу на упорядоченные промпты, каждый из которых принимает вывод предыдущего как вход для следующего шага.
- Когда применять
- Многоэтапная работа, где промежуточные результаты нужно проверить или доработать, прежде чем переходить к следующей фазе.
- Осторожно
- Ошибки накапливаются вниз по цепочке: промах на раннем шаге беспрепятственно расходится по всем последующим.
Спросите ИИ-эксперта об этом паттерне
Откроет ассистента с готовым вопросом. Вы проверите его перед отправкой.
Видеообъяснение
Последовательное сцепление: Обзор
Фундаментальная техника проектирования промптов, которая разбивает сложные задачи на более мелкие, связанные между собой промпты, где вывод каждого служит входом для следующего шага, создавая структурированный конвейер рассуждений, который значительно повышает производительность LLM на многошаговых задачах
- 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
Получите полевой гид по цепочкам промптов
Все 7 паттернов цепочек промптов в одном гиде: какая форма подходит вашей задаче, во что обходится каждое лишнее звено и когда длинная цепочка только вредит. Ссылка приходит вместе с подтверждением, вместе с еженедельным The Agent Architect.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.
Источники
Статьи, спецификации и репозитории, на которых основан этот паттерн.
- 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
От инженера, создавшего этот каталог
Проведите ревью архитектуры ваших агентов
На этой странице описан один паттерн. Ваша система использует десятки, и большинство сбоев возникает на стыках. Мы разберём весь дизайн по 288 паттернам каталога: архитектура, надёжность, оценка и стоимость, каждая находка связана с паттерном, который её устраняет.
€750 вместо €1 500, одна неделя, письменный отчёт и разбор в звонке, до 30 сентября