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一种基础的提示工程技术,它将复杂任务拆分为更小、相互衔接的提示,每一步的输出作为下一步的输入,从而构建出结构化的推理流水线,显著提升 LLM 在多步骤问题上的表现
复杂度: low提示链
30秒速览
- 是什么
- 把一项任务拆成有序的提示词，每一步都把上一步的输出当作下一步的输入。
- 何时使用
- 多步骤的工作，中间结果需要先经过检查或打磨，才能进入下一个阶段。
- 注意
- 错误会一路累积：早期的一个失误会在后续所有步骤中不受检查地传播下去。
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一种基础的提示工程技术,它将复杂任务拆分为更小、相互衔接的提示,每一步的输出作为下一步的输入,从而构建出结构化的推理流水线,显著提升 LLM 在多步骤问题上的表现
- 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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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- 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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