Как решать большие и сложные задачи с помощью Prompt Chaining: шаг за шагом к желаемому результату

Пробовали ли вы когда-нибудь поручить нейросети решить что-то действительно масштабное? Например, попросить её создать техническое задание для проекта с нуля, написать развернутый анализ данных или расписать поэтапный план внедрения продукта? Ожидаешь, что модель выдаст понятный и связанный ответ, но вместо этого получаешь что-то громоздкое, бессвязное или слишком поверхностное. А всё потому, что объёмные задачи часто требуют не одного запроса... И тут на сцену выходит метод Prompt Chaining.

Что такое Prompt Chaining и как он работает?

Prompt Chaining, или "цепочка промптов", — это метод, при котором задача делится на этапы, каждый из которых формулируется отдельным запросом к нейросети. Идея в том, что вместо единого сложного запроса нейросеть шаг за шагом направляется через серию более мелких, чётких шагов. Каждый новый запрос основывается на результате предыдущего, что помогает нейросети не терять суть задачи и углубляться в неё поэтапно, достигая нужного уровня детализации.

Сложные задачи всегда требуют углублённого подхода: они, как слоёный пирог, должны собираться по одному "слою" за раз.

Как работать с Prompt Chaining?

Пошаговый подход позволяет ясно увидеть, как модель разбирается в каждом этапе задачи. Вот простой алгоритм, с которого можно начать:

1. Определите цель задачи. Например, если нужно создать план разработки продукта, точно определите, какой результат хотите получить: это может быть план с временными рамками, функциями и требованиями.
2. Разбейте задачу на этапы. Чем понятнее и проще каждый шаг, тем лучше модель будет справляться с задачей. Если способ решения задачи для нас новый, можем обратиться за этим к нейросети: «Помоги мне разбить задачу на логические этапы, чтобы шаг за шагом достичь нужного результата».
3. Создайте первый запрос. Допустим, для плана разработки ИИ-ассистента начните с простого: «Сформулируй список функций ИИ-ассистента для бизнеса».
4. Используйте результат в следующем запросе. Как только модель выдаст общий список, уточните детали: «Раскрой каждую функцию подробнее, объясняя её пользу для пользователей бизнеса».
5. Дорабатывайте промежуточные этапы. Если промежуточный результат нуждается в улучшении, запросите доработку. Например, "Перепиши описание в более дружелюбном стиле".
6. Формулируйте финальный запрос. Теперь можно попросить объединить всё: «Создай цельный текст на основе всех описаний, чтобы он выглядел как связанный текст для презентации».

Пример работы с Prompt Chaining

Рассмотрим простой, но наглядный пример, как техника может помочь создать сложный контент.

1. Шаг 1 — Список функций: «Составь список функций для ИИ-ассистента, который помогает с поддержкой клиентов».
2. Шаг 2 — Подробное описание функций: «Опиши каждую функцию из списка с пояснением, как она улучшит обслуживание клиентов».
3. Шаг 3 — Редактура: «Перепиши текст в стиле FAQ, чтобы он легко воспринимался пользователем».
4. Шаг 4 — Финальный запрос: «Объедини описания функций в цельный текст, ориентированный на потенциальных клиентов, чтобы они сразу поняли преимущества ассистента».

Результатом станет связанный текст, который не только будет содержать информацию обо всех функциях, но и подавать её в нужной структуре и стиле.

Где можно использовать Prompt Chaining?

Prompt Chaining отлично подходит для:

• Создания сложных текстов: от постов и статей до больших аналитических отчётов.
• Работы с Q&A ботами: сначала модель распознаёт запрос пользователя, находит подходящий ответ, затем переформулирует его в нужном стиле.
• Планирования проектов: помогает последовательно задать этапы планирования и развития продукта.
• Разработки программного обеспечения: вы можете разбивать на этапы создание функций, их тестирование и интеграцию, чтобы избежать нагромождения кода и учесть все требования.

Почему Prompt Chaining важен?

Prompt Chaining помогает избежать того, чтобы модель сразу погружалась в решение всей задачи целиком. Мы разбиваем комплексные задачи на составные части и решаем их поэтапно. Модель не только выполняет шаги последовательно, но и уточняет нюансы на каждом этапе, что повышает точность и структурность результатов. Такой подход отлично подходит для создания сложных текстов, работы с данными, разработки и других проектов, где внимание к деталям имеет решающее значение.

Если хотите узнать больше о методе и посмотреть примеры, подписывайтесь на наш Telegram-канал: https://t.me/aidialogs 📲