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提示链接的工作流程
Prompt chaining 将复杂的任务分解为一系列步骤，其中每个步骤都是一个离散的 LLM 调用，用于处理或建立在前一个任务的输出之上。
提示链接工作流程适用于可以在逻辑上将任务划分为顺序推理步骤以及中间输出为下一阶段提供信息的场景。它在需要结构化思维、渐进式转换或分层分析的工作流程中表现出色，例如文档审查、代码生成、知识提取和内容完善。
说明
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任务的复杂性超过了单个 LLM 调用的上下文窗口或推理深度。
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一个步骤（例如分析、总结或规划）的输出将成为后续决策或生成阶段的输入。
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您需要跨推理阶段的透明度和控制力（例如，可审计的中间结果）。
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您想在步骤之间插入外部验证、筛选或扩充逻辑。
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它非常适合在管道式推理循环中操作的代理，例如研究代理、编辑助理、计划系统和多阶段副驾驶。
功能
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LLM 调用的线性链或分支链
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中间结果作为结构化输入传递或嵌入到后续提示中
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可以与、或代理特定的运行 AWS Step Functions器 AWS Lambda一起编排
常见使用案例
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多步推理任务（例如，“总结批评重写”）
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研究助理合成分层输出（例如，“搜索摘录事实回答问题”）
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代码生成管道（“生成计划编写代码测试代码解释输出”）
