核心概念

• 提示词链（Prompt Chaining），又称管道模式（Pipeline Pattern），是一种将复杂任务分解为多个小步骤的范式。
• 每个子任务由单独的提示词处理，前一步的输出作为后一步的输入，形成依赖链。
• 优点：模块化、可解释性强、易于调试、可靠性高，并能集成外部知识与工具。
  

单一提示词的局限性

• 复杂任务用单一提示词时常见问题：
  • 指令忽略：部分要求被遗漏。
  • 上下文漂移：模型丢失初始语境。
  • 错误传播：早期错误被放大。
  • 上下文窗口不足：信息量超出模型记忆。
  • 幻觉：认知负荷过大导致虚构信息。
• 示例：要求模型同时总结报告、提取数据点并写邮件，往往会失败。

提示词链的优势

• 分而治之：将复杂任务拆解为顺序步骤。
• 可靠性提升：每一步更聚焦，减少认知负荷。
• 角色分配：不同步骤可赋予不同“角色”（如市场分析师、文档撰写者）。
• 结构化输出：通过 JSON/XML 等格式保证数据传递的准确性，避免歧义。

实际应用场景

1. 信息处理工作流

   • 文本提取 → 总结 → 实体识别 → 数据库查询 → 报告生成。
   • 应用于研究助手、自动化报告生成。

2. 复杂查询回答

   • 将问题拆解为子问题（如“1929年股市崩盘原因及政府应对”）。
   • 顺序检索并综合答案。

3. 数据提取与转换

   • 从发票/表单中提取字段 → 验证 → 补充缺失 → 输出结构化数据。
   • 可结合 OCR、外部计算工具。

4. 内容生成工作流

   • 主题构思 → 大纲生成 → 分段写作 → 审稿修订。
   • 应用于创意写作、技术文档。

5. 对话型 Agent

   • 每轮对话通过提示词链维护上下文和状态。
   • 支撑多轮对话的连贯性。

6. 代码生成与完善

   • 伪代码 → 初稿 → 错误检测 → 重写优化 → 添加文档/测试。
   • 支持 AI 辅助编程。

7. 多模态与多步推理

   • 图像文字提取 → 标签匹配 → 表格解释 → 输出结果。

实操与框架

• 实现方式：从简单脚本到专门框架（LangChain、LangGraph、Crew AI、Google ADK）。
• 示例代码：展示了如何用 LangChain 将“文本提取 → JSON 转换”串联成两步提示词链。
• 关键点：LangChain 表达式语言（LCEL）可优雅地组合链式操作。

上下文工程（Context Engineering）

• 定义：在生成前为模型构建完整的信息环境。
• 区别于提示工程：不仅优化提示词，还包括系统提示、外部数据、工具输出、用户历史等。
• 目标：让模型在丰富上下文下生成更相关、更个性化的结果。
• 工具：如 Google Vertex AI Prompt Optimizer，可自动优化提示与上下文。
  

概览与要点

• 是什么：解决单一提示词处理复杂任务时的性能瓶颈。
• 为什么：通过分解任务、逐步构建解决方案，提高可靠性与可控性。
• 经验法则：当任务复杂、多阶段、需外部工具或多步推理时，应使用提示词链。
• 关键要点：
  • 将复杂任务拆解为小步骤。
  • 每步输出作为下一步输入。
  • 提高可靠性、可管理性。
  • 框架（LangChain/LangGraph/Google ADK）可辅助实现。

结论

• 提示词链是构建复杂 AI Agent 的基础模式。
• 它支持多步推理、工具集成、状态管理，能显著提升 LLM 的实用性与稳定性。
• 掌握提示词链是从“单一问答”迈向“复杂智能系统”的关键。