学习目标：

• 掌握四种Prompt链设计模式（Sequential、Parallel、Conditional、Iterative）
• 学会设计多步骤的Prompt工作流
• 理解如何拆分复杂任务为可管理的子任务
• 掌握Prompt链的优化和调试技巧

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📊 课程架构图

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课程概述

本课程将深入讲解Prompt链（Prompt Chaining）的设计模式，教你如何通过串联多个Prompt完成复杂任务，无需编写代码即可构建强大的AI工作流。

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第一部分：Prompt链基础

1.1 什么是Prompt Chaining？

Prompt Chaining是一种将一个LLM Prompt的输出作为下一个Prompt输入的技术，通过一系列连接的Prompt引导LLM完成结构化的推理过程。

核心价值：

• 将复杂任务分解为更小的、可管理的子任务
• 通过中间步骤指导LLM的推理过程
• 提高最终答案的准确性和全面性
• 便于调试和优化每个环节

类比说明：

Prompt Chaining 就像工厂的生产流水线：

原材料（用户需求）
  ↓
步骤1：提取关键信息
  ↓
步骤2：分析问题类型
  ↓
步骤3：生成解决方案
  ↓
步骤4：优化和完善
  ↓
成品（最终答案）

每个步骤都是一个精心设计的Prompt。

1.2 何时使用Prompt链？

适合使用Prompt链的场景

✅ 复杂任务：单一Prompt无法准确完成的任务

• 撰写长篇报告（需要规划、撰写、审校）
• 复杂数据分析（需要提取、分析、总结）
• 多步骤问题解决（需要诊断、规划、执行）

✅ 需要中间推理：需要展示思考过程的任务

• 数学问题求解
• 逻辑推理题
• 案例分析

✅ 质量控制：需要验证和优化的任务

• 代码生成后审查
• 文本生成后润色
• 翻译后校对

✅ 灵活分支：需要根据条件选择不同路径

• 客户服务（根据问题类型路由）
• 内容审核（根据结果决定后续操作）
• 风险评估（根据风险等级选择处理方式）

不适合使用Prompt链的场景

❌ 简单任务：单一Prompt可以完成

• 简单问答
• 短文本生成
• 直接翻译

❌ 实时性要求高：链式调用会增加延迟

• 实时对话
• 快速响应场景

❌ 上下文依赖弱：各步骤之间关联不大

• 独立的批量任务

1.3 Prompt链的基本结构

┌─────────────┐
│  Prompt 1   │  步骤1：提取信息
└──────┬──────┘
       │ 输出1
       ▼
┌─────────────┐
│  Prompt 2   │  步骤2：分析处理
└──────┬──────┘
       │ 输出2
       ▼
┌─────────────┐
│  Prompt 3   │  步骤3：生成结果
└──────┬──────┘
       │ 输出3
       ▼
    最终结果

设计要点：

1. 明确输入输出：每个Prompt的输入输出格式要清晰
2. 保持上下文：在后续Prompt中引用前面的输出
3. 错误处理：考虑某个步骤失败时的处理策略
4. 结果验证：在每个步骤后检查质量

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第二部分：四种Prompt链模式

2.1 Sequential Chaining（串行链）

定义：按线性顺序链接Prompt，每个Prompt依赖前一个Prompt的输出。

适用场景

• 文档处理：提取 → 分析 → 总结
• 代码开发：设计 → 实现 → 测试
• 内容创作：大纲 → 草稿 → 润色

Prompt设计模板

你是[角色]，负责完成[任务]的[步骤名称]。

【前序结果】
[上一步骤的输出]

【当前任务】
[当前步骤的具体要求]

【输出要求】
[期望的输出格式]

请完成当前任务。

实战案例：长文档分析

场景：分析一份50页的技术文档，提取关键信息并生成摘要

单Prompt的问题：

• 可能遗漏重要内容
• 结构不清晰
• 难以验证完整性