大家好，今天分享提示词的进阶学习内容，为各位讲一些关于提示链以及复杂任务拆分相关的知识。本文拆解和学习 AI 破局俱乐部的小航海手册中相关章节，如果你对俱乐部和航海感兴趣可以看最后面的内容介绍。
一、什么是提示链
提示链 （Prompt Chain）顾名思义就是用一系列的提示词来完成一项更为复杂的任务，这也是由于单一的提示词解决复杂任务会有不少的局限性。
单一提示词的局限性非常明显，首先受限于大模型本身 token 的长度，提示词以及交互的流程过长都会导致最终生成的质量不佳。其次，复杂的任务本身需要进行切分，而且各个子任务会相互影响，使用单一提示词进行工作时很容易受到各个方面的影响，导致问题很难定位，而且效果不佳。最后，成本问题，有的任务并不一定需要高质量的大模型，使用单一的大模型会导致成本过高。
正是由于单一提示词的局限性，因此我们就需要将原有的任务进行拆解，然后对每一个任务使用单独的提示词去进行解决，最终串联或者并联起来，共同解决一项复杂任务，因此引入了提示链这个思想。
二、什么是提示树
另外一种多提示词协同是利用自顶向下的设计思想的提示树，通过不过拆解子任务，构建复杂的任务树，得到多个模型的输出，然后根据自定义的规则或者利用大模型进行筛选，得到最终的结果。但是由于大模型本身输出具有随机性，而且输出结果的可用性还不高，因此提示树、提示图这种技术在适用性上会比较弱。
因此，比较常用的多提示词协同还是以链式调用为主，即我们上文提到的提示链技术。
三、如何进行任务拆分和评估？
对于复杂任务拆分，文中提供了几个拆分标准，而任务拆解停止的条件是：模型表现够好即可。
1.提示词过长，导致超出了大模型的输入长度上限
2.任务要求的输出过长，超出了模型的记忆上限
3.模型表现不佳
对于子任务的划分，文章也提供了多种常见的方法：
1.交给 GPT 模型划分
2.根据前人经验划分
3.服用成熟的工作链
总体上来说，任务的拆分时机以及如何拆分任务，主要还是由于大模型本身的效果不佳时需要进行拆分，而拆分子任务就需要依赖人类的先验知识。
最后文章提到了针对提示词本身的评估标准，主要包括稳定性和可用性评估。评测手段就是多次执行同一个提示词，然后进行结果统计。
稳定性 = 数量最多的类别 / 总运行次数
可用性 = 可用结果数 / 总运行次数
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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。
