Словарь ИИ
Что такое цепочка промптов
Коротко
Цепочка промптов (prompt chaining) это способ разбить сложную задачу для нейросети на несколько последовательных запросов, где ответ одного шага становится входом следующего.
Промпты · prompt chaining
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Когда класс делает стенгазету, работу делят: один пишет заметку, второй проверяет ошибки, третий рисует картинку к готовому тексту. Каждый делает свою маленькую часть и передает лист дальше. С умной программой поступают похоже: большое задание режут на маленькие шаги и дают их по очереди, а то, что получилось на одном шаге, берут в следующий.
Простыми словами
Одна длинная просьба вида «прочитай договор, найди риски, оцени их и напиши письмо юристу» часто дает поверхностный результат: модель пытается сделать все сразу. Надежнее разделить работу. Первый запрос только выписывает из договора пункты об ответственности. Второй получает этот список и оценивает каждый пункт. Третий по этим оценкам пишет письмо. Каждый шаг проще, и его легко проверить отдельно: если письмо вышло странным, видно, на каком этапе случилась ошибка. Похоже на конвейер на заводе, где у каждого поста своя операция.
Для бизнеса
Такие цепочки нужны, когда ИИ ведет многошаговый процесс: разбор входящей заявки, подготовку коммерческого предложения, проверку документов поставщика. Каждый этап можно записать в журнал, оценить и при необходимости передать человеку, поэтому процесс прозрачен для контроля. Простые этапы можно поручить недорогой модели, а сложные оставить мощной, и счет за токены снижается. Минусы: вызовов больше, ответ приходит позже, а промах на первом этапе портит все следующие. Поэтому между этапами ставят проверки формата и правил. Из таких связок собирают ИИ-агентов, и обычно их сначала запускают на одном процессе, прежде чем растягивать на весь отдел.
Для специалиста
Цепочка промптов (prompt chaining) это композиция нескольких вызовов языковой модели, где выход одного вызова, иногда после программной обработки, подставляется во вход следующего. Wu, Terry и Cai (2021) описали набор примитивных операций для таких конструкций (AI Chains) и в исследовании с 20 участниками показали, что цепочки повышают качество результата, а пользователи яснее видят и контролируют работу модели: они проверяли отдельные звенья как модули (unit testing) и сравнивали альтернативные стратегии по их последствиям. Руководство Anthropic отмечает, что с адаптивным мышлением и субагентами модель решает многие многошаговые задачи сама, а явное разбиение на последовательные вызовы API нужно, когда требуется проверять промежуточные результаты или жестко задать структуру конвейера. Чаще всего встречается схема самопроверки (self-correction): черновик, оценка по критериям, доработка. Звенья обычно обмениваются структурированным выводом, например JSON. От агента такая конструкция отличается тем, что порядок шагов задан кодом заранее, а не выбирается моделью по ходу работы.
Пример
Сервис обработки заявок сначала просит модель извлечь из письма клиента товар, количество и сроки в виде таблицы, затем программа сверяет таблицу с остатками на складе, а третий запрос пишет клиенту ответ с датой отгрузки.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Чем цепочка промптов отличается от одного большого запроса?
Цепочка промптов и ИИ-агент это одно и то же?
Источники
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений