Техника выполнения сложной задачи путём разбиения её на последовательность более простых подзадач и выполнения каждой отдельным, логически связанным промптом. Результат предыдущего промпта передаётся в следующий.
Цепочки промптов, или Prompt Chaining, представляют собой методологию структурирования взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM), при которой сложная задача разбивается на последовательность меньших, взаимосвязанных шагов. Каждый шаг является отдельным промптом, результат выполнения которого служит входными данными для следующего промпта в цепочке.
Суть подхода заключается в том, чтобы направлять LLM через многоступенчатый процесс рассуждений или генерации, имитируя человеческий способ решения проблем. Вместо предоставления одного обширного промпта, который модель может интерпретировать неоднозначно или не полностью, цепочки промптов позволяют контролировать процесс генерации, корректировать направление работы модели на каждом этапе и получать более точные и релевантные результаты. Это особенно ценно для задач, требующих логического вывода, поэтапного анализа или создания многокомпонентного контента.
Основное преимущество цепочек промптов — повышение надежности и управляемости ответов LLM, снижение «галлюцинаций» и улучшение качества выходных данных за счет пошаговой верификации или уточнения. Они позволяют эффективно решать задачи, которые в противном случае были бы слишком сложны для однократного обращения к модели.