@ -7,21 +7,21 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
为了提高大语言模型的性能使其更可靠,一个重要的提示工程技术是将任务分解为许多子任务。 确定子任务后,将子任务的提示词提供给语言模型,得到的结果作为新的提示词的一部分。 这就是所谓的链式提示( prompt chaining) , 一个任务被分解为多个子任务, 根据子任务创建一系列提示操作。
链式提示可以完成很复杂的任务。LLM可能无法仅用一个非常详细的提示完成这些任务。在链式提示中, 提示链对生成的回应执行转换或其他处理, 直到达到期望结果。
链式提示可以完成很复杂的任务。LLM 可能无法仅用一个非常详细的提示完成这些任务。在链式提示中,提示链对生成的回应执行转换或其他处理,直到达到期望结果。
除了提高性能, 链式提示还有助于提高LLM应用的透明度, 增加控制性和可靠性。这意味着您可以更容易地定位模型中的问题, 分析并改进需要提高的不同阶段的性能。
除了提高性能,链式提示还有助于提高 LLM 应用的透明度,增加控制性和可靠性。这意味着您可以更容易地定位模型中的问题,分析并改进需要提高的不同阶段的性能。
链式提示在构建LLM驱动的对话助手和提高应用程序的个性化用户体验方面非常有用。
链式提示在构建 LLM 驱动的对话助手和提高应用程序的个性化用户体验方面非常有用。
## 链式提示使用示例
### 文档问答中的链式提示
提示链可以用于不同的场景, 这些场景可能涉及多个操作或转换。例如, LLM的一个常见用途是根据大型文本文档回答问题。想要更好阅读大文本文档, 可以设计两个不同的提示, 第一个提示负责提取相关引文以回答问题, 第二个提示则以引文和原始文档为输入来回答给定的问题。换句话说, 可以创建两个不同的提示来执行根据文档回答问题的任务。
提示链可以用于不同的场景, 这些场景可能涉及多个操作或转换。例如, LLM 的一个常见用途是根据大型文本文档回答问题。想要更好阅读大文本文档,可以设计两个不同的提示,第一个提示负责提取相关引文以回答问题,第二个提示则以引文和原始文档为输入来回答给定的问题。换句话说,可以创建两个不同的提示来执行根据文档回答问题的任务。
下面的第一个提示根据问题从文档中提取相关引文。请注意,为了简化,我们为文档添加了一个占位符`{{文档}}`。要测试此提示,您可以从维基百科复制并粘贴一篇文章,例如这个关于[提示工程](https://zh.wikipedia.org/wiki/提示工程)的页面。由于此任务使用了较长的上下文, 我们使用了OpenAI的`gpt-4-1106-preview`模型。您也可以将此提示与其他长上下文LLM( 如Claude) 一起使用。
下面的第一个提示根据问题从文档中提取相关引文。请注意,为了简化,我们为文档添加了一个占位符`{{文档}}`。要测试此提示,您可以从维基百科复制并粘贴一篇文章,例如这个关于[提示工程](https://zh.wikipedia.org/wiki/提示工程)的页面。由于此任务使用了较长的上下文,我们使用了 OpenAI 的 `gpt-4-1106-preview` 模型。您也可以将此提示与其他长上下文 LLM( 如 Claude) 一起使用。
提示1:
提示 1:
```
你是一个很有帮助的助手。你的任务是根据文档回答问题。第一步是从文档中提取与问题相关的引文,由####分隔。请使用<quotes></quotes>输出引文列表。如果没有找到相关引文,请回应“未找到相关引文!”。
@ -30,11 +30,11 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
####
```
这是整个提示的截图,包括通过`user`角色传递的问题。
这是整个提示的截图,包括通过 `user` 角色传递的问题。
<Screenshot src={PC1} alt="Prompt Chaining Part 1" />
提示1的输出:
提示 1 的输出:
```
<quotes>
- Chain-of-thought (CoT) prompting[27]
@ -54,7 +54,7 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
在第一个提示中返回的引文现在可以用作下面第二个提示的输入。您可以对这些引文进行清理,比如移除引用标志。可以在提示链中新建另一个提示来移除或使用这些引用标志,但现在您可以忽略这些。然后,第二个提示接收由第一个提示提取的相关引文,并根据文档和这些提取的引文生成一个有帮助的回答。第二个提示可以是以下内容:
提示2:
提示 2:
```
根据从文档中提取的相关引文(由<quotes></quotes>分隔)和原始文档(由####分隔),请构建对问题的回答。请确保答案准确、语气友好且有帮助。
@ -78,7 +78,7 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
</quotes>
```
提示2的输出:
提示 2 的输出:
```
文档中提到的提示技术包括:
@ -100,4 +100,4 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'
如您所见,简化并创建提示链是一种有用的提示方法,其中响应需要经过多个操作或转换。作为练习,您可以自由设计一个提示,它会在将响应作为最终回应发送给应用程序用户之前,移除响应中的引用标志(例如,`[27]`)。
您还可以在这份[文档](https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-chaining)中找到更多关于提示链的示例, 这些示例利用了Claude LLM。我们的示例灵感来源于他们, 并采用了他们的示例。
您还可以在这份[文档](https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-chaining)中找到更多关于提示链的示例,这些示例利用了 Claude LLM。我们的示例灵感来源于他们, 并采用了他们的示例。