大家好，今天分享提示词的进阶学习内容，从最少到最多提示。从最少到最多提示过程（Least to Most Prompting，LTM）是提示链技术的进一步发展，但是和我们之前提到的思维链(Chain of Thought，CoT) 提示过程有一定的差别。不清楚什么是 CoT 的，可以在文末查看之前的文章。
一、什么是最少到最多提示过程
LTM 是提示链工程的一种进一步发展。思想也是将问题拆解为子问题，然后逐个解决。
首先是将要解决的问题给分解成一组相互制约的子问题，然后第二步中，逐步解决这些子问题。
在这一步中，与思维链不同的是，会将先前子问题的解决方案输入到提示中，并尝试解决下一个问题。如果，子问题的解决已经可以满足对最终问题的解决，那么我们就不需要继续进行这个过程了。否则，可以重复这个过程多次，只到最终解决问题。
二、最少到最多提示使用技巧
最少到最多提示词技巧的书写，可以参考下面这个示例：
客户咨询:
我在3月1日购买了你们 Arnold 系列的一件T恤。我看到它有折扣，所以买了一件原价为 30 美元的衬衫，打了 6 折。我发现你们现在有一个新的T恤折扣活动，50% off。我想知道我是否可以退货，同时拥有足够的店内积分来购买两件你们的T恤？
指令:
你是一名客户服务代表，负责友好地回复客户的查询。退货在 30 天内允许。今天是 3 月 29 日。目前所有衬衫都有 50% 的折扣。你的店里衬衫价格在 18-100 美元之间。请勿编造任何关于折扣政策的信息。在回答这个问题之前，必须解决哪些子问题？
AI 输出：
1.客户购买衬衫的日期；
2.当前的折扣活动；
3.店内衬衫的价格范围；
4.客户是否有足够的店内积分；
5.客户退货的政策。
示例2：
客户咨询:
我在3月1日购买了你们 Arnold 系列的一件T恤。我看到它有折扣，所以买了一件原价为 30 美元的衬衫，打了 6 折。我发现你们现在有一个新的T恤折扣活动，50% off。我想知道我是否可以退货，同时拥有足够的店内积分来购买两件你们的T恤？
指令:
你是一名客户服务代表，负责友好地回复客户的查询。退货在 30 天内允许。今天是 3 月 29 日。目前所有衬衫都有 50% 的折扣。你的店里衬衫价格在 18-100 美元之间。请勿编造任何关于折扣政策的信息。确定客户是否在30天的退货期内。让我们一步一步来。
在这里，解决了第一个子问题之后，模型就能很好的进行回答最终的问题，因此可以不再进行下一步。
其中 让我们一步一步来思考，这个提示短语是思维链里常用的句子，能提高输出的质量。
三、提示词书写总结
步骤1：输入我们要求大模型解决的问题，然后询问大模型，要解决这个问题，需要解决哪些子问题
步骤2：输入我们要求大模型解决的问题，然后把子问题的内容一起输入，得到大模型的回答
步骤3：如果大模型的回答已经可以解决我们提出的问题，则结束。否则，将第二个子问题的内容继续做为提示词输入给大模型，只到最终解决问题。
好啦，今天的分享就到此结束了，你学废了嘛？
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目前已经更新的文章，可以点击链接进行查看：
通往AGI之路：什么是结构化提示词
END
好了，今天的分享就到这里，希望对你有所帮助。
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原文作者：雨飞AI笔记；如有侵权，请联系管理员删除。
