提示工程101第十一课:提示链


随着 AI 应用日趋复杂,我们往往需要将一个复杂任务拆解成多个小而可控的步骤。提示链和提示序列能够引导语言模型逐步完成一系列相关的提示,从而实现更有结构、更受控的输出。这种方式尤其适用于需要多阶段处理或决策的任务。
本教程将介绍在使用大模型时的提示链(Prompt Chaining)与提示序列(Prompt Sequencing)概念。我们将使用阿里千问大模型以及 LangChain 库,演示如何连接多个提示,从而构建逻辑流程,以完成更复杂的 AI 驱动任务。


核心组件

  • 基础提示链:将一个提示的输出作为另一个提示的输入进行连接。

  • 顺序提示(Sequential Prompting):设计一系列逻辑连贯的提示,引导 AI 完成多步任务。

  • 动态提示生成:根据前一个提示的输出动态生成下一个提示内容。

  • 错误处理与校验:在提示链中加入检查和纠错机制,提升稳定性和可靠性。

我们将从环境搭建开始,引入所需的库。接着,通过连接两个简单提示,介绍基础的提示链操作。随后进入更复杂的顺序提示,引导 AI 完成一个多步骤的分析流程。接着,我们将展示如何基于前一步的输出动态生成后续提示。最后,我们会加入错误处理和校验机制,使整个提示链系统更健壮。

在整个教程过程中,我们会通过实际例子来说明这些概念,例如多步骤文本分析任务和一个动态问答系统的实现。

通过本教程的学习,你将掌握在 AI 应用中实现提示链与提示序列的方法。这些技术不仅能帮助你处理更复杂的任务,还能显著提升 AI 生成内容的连贯性与相关性,并打造更具交互性与动态性的 AI 使用体验。



基础提示链  




我们从一个简单的提示链例子开始。我们将创建两个提示:第一个用于生成一个简短的故事,第二个用于对这个故事进行总结。



试验一下:




顺序提示  




下来我们创建一个复杂提示序列,用于执行一个步骤文本分析任务。我们分析一段文本主要主题(theme)整体语气(tone)以及关键要点(takeaways)



试验一下:




动态提示生成  




在本节中,我们将构建一个动态问答系统,它可以根据先前的回答自动生成相关的后续问题



(文:PyTorch研习社)

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