news 2026/1/1 13:12:07

Agent学习——提示链学习

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张小明

前端开发工程师

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Agent学习——提示链学习

一、提示链含义

提示链模式(管道模式:不止一个提示词):对问题采用拆分成子问题和对每个子问题分而治之(每个子问题具有自己专精的提示)的策略,从而顺序处理(将上一步的输出作为下一步的输入),从而使得问题的解决过程得到透明化和可理解化,不再是瞎子摸黑的模式,变得可精准调控。对于子问题的解决不再仅使用内部的知识库,其具备了调用外部工具(数据库、API、最新的知识迭代、模型工具、拓展插件等)的能力,使得模型的内部知识得到动态更新、变得更加与时俱进。单一提示词的问题:难以对问题进行准确的约束、指令的侧重(主次焦点)难以把握,使得知识幻觉增加。由于这是顺序处理,故最佳的文件格式是Json和XML,其能很好的对输入输出的知识进行格式化。

二、提示链实现流程

Q代表提出的问题,Q1、Q2...代表子问题,P1、P2...代表子问题的提示,A1、A2...代表子问题的答案,,M1、M2...代表子问题的处理流程

①问题分解:Q=Q1+Q2+Q3+.....+Qn

②子问题处理:第一步:Q1->P1->A1 记为M1 第二步:Q2->P2->A2 记为M2 第三步:Q3->P3->A3 记为M3 ...... 第n步:Qn->Pn->An 记为Mn

③整体的处理流程:M1->M2->M3->...->Mn->Final Answer of Q

三、提示链使用注意事项以及提示词优化工具

①提示链使用注意事项:LangChain和LangGraph,其各个提示之间用“|”链接,组合逻辑为:Prompt|LLM|简单输出字符流

②提示词优化工具:https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer/releases

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然后一键安装即可,后面将自己购买的APIkey放在相应的配置界面中:

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