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プロンプト連鎖のワークフロー
プロンプト連鎖は、複雑なタスクを一連のステップに分解します。各ステップは、前のステップの出力を処理または構築する個別の LLM 呼び出しです。
プロンプト連鎖ワークフローは、タスクを論理的にシーケンシャル推論ステップに分割でき、中間出力が次のステージを通知するシナリオに適しています。ドキュメントレビュー、コード生成、ナレッジ抽出、コンテンツ絞り込みなど、構造化された思考、プログレッシブトランスフォーメーション、またはレイヤード分析を必要とするワークフローに優れています。
説明
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タスクの複雑さが、1 回の LLM 呼び出しのコンテキストウィンドウまたは推論深度を超えています。
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1 つのステップ (分析、要約、計画など) からの出力は、フォローアップの決定または生成フェーズの入力になります。
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推論段階 (監査可能な中間結果など) 全体で透明性と制御が必要です。
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ステップ間で外部検証、フィルタリング、またはエンリッチメントロジックをプラグインする場合。
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これは、研究エージェント、編集アシスタント、計画システム、マルチステージ副操縦士など、パイプラインスタイルの推論ループで動作するエージェントに最適です。
機能
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LLM 呼び出しの線形チェーンまたは分岐チェーン
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構造化入力として渡されるか、フォローアッププロンプトに埋め込まれた中間結果
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AWS Step Functions AWS Lambda、、またはエージェント固有のランナーとオーケストレーション可能
一般的なユースケース
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マルチステップ推論タスク (「批評書き換えの概要」など）
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調査アシスタントがレイヤード出力を合成する (「検索抽出ファクトの回答の質問」など）
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コード生成パイプライン (「計画書き込みコードテストコードの説明出力の生成」）
