我们来系统地解析 “提示链”（Prompt Chain） 这个概念。

一、提示链的基本定义

提示链（Prompt Chain） 是指在使用大语言模型（如 GPT 系列）时，将多个提示（Prompt）按照一定逻辑顺序组合在一起，使模型逐步完成复杂任务的一种方法。

• 一个提示就是我们给模型的一次输入指令。

• 提示链就是把多个提示连接起来，每个提示的输出会成为下一个提示的输入，或者作为参考信息。

换句话说，提示链就像是一条流水线，每个环节的任务相对简单，但串联起来后能完成复杂目标。

二、为什么需要提示链

1. 复杂任务拆解

• 有些任务过于庞大或模糊，如果只用一个提示很难得到理想结果。

• 提示链通过“分步骤”方式让模型逐层推进。

2. 控制与精细化

• 单个提示可能导致模型跑偏，而链式提示能逐步校正。

• 就像写作文，先定主题，再列提纲，再写段落，最后润色。

3. 增强可靠性

• 提示链让每一步有明确目标，可以减少模型幻觉或跑题。

三、提示链的典型形式

1. 顺序型链（Sequential Chain）

• 输出 A → 输入 B → 输出 C ……

• 例如：

1. 先让模型生成提纲。

2. 再用提纲让模型展开成文章。

3. 最后再让模型润色语言。

2. 分支型链（Branching Chain）

• 一个提示的结果分流到多个分支，每个分支处理不同方面。

• 例如：

• 总提示：写一份商业计划书。

• 分支 1：负责市场分析；分支 2：负责财务预测；分支 3：负责风险分析。

• 最后再汇总。

3. 循环型链（Iterative Chain）

• 不断迭代，直到结果满足要求。

• 例如：

1. 模型写一段文字。

2. 另一个提示检查逻辑是否合理。

3. 如果不合理，反馈给第一个提示，重新生成。

四、举例说明

示例：写一篇科普文章

1. 提示 1：请生成一个关于“人工智能对社会影响”的文章提纲。

2. 提示 2：根据提纲展开成一篇 1500 字的文章。

3. 提示 3：检查文章是否逻辑清晰，有没有重复。

4. 提示 4：用更生动的语言改写文章。

这样一条提示链，比一次性要求“写一篇完美的文章”更可控、更高质量。

五、相关概念与应用

• 提示工程（Prompt Engineering）：提示链是提示工程的一种具体策略。

• 链式思维（Chain of Thought, CoT）：模型在生成答案时，逐步写出推理过程，本质上也是一种提示链内部化。

• 工具化框架：在 LangChain、LlamaIndex 等框架中，“提示链”已经被抽象成标准模块，可以快速复用。

六、学习与延伸

如果你想深入了解提示链，可以参考：

• 书籍：《LangChain入门与实践》《Prompt Engineering for Everyone》

• 论文：Google 的《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》

• 软件框架：LangChain、Flowise、LlamaIndex