Ce înseamnă Prompt Chaining (înlănțuirea prompturilor)
Prin prompt chaining împarți o sarcină în pași și faci câte un apel la model pentru fiecare. Ieșirea unui pas intră în promptul următorului. Ghidul Google pentru Gemini descrie tehnica în secțiunea despre împărțirea prompturilor în componente, iar ghidul Anthropic o păstrează pentru situațiile în care vrei să inspectezi rezultatele intermediare sau să impui o anumită structură a fluxului.
Anthropic notează că modelele actuale, cu thinking adaptiv și subagenți, rezolvă intern o mare parte din raționamentul în mai mulți pași. Lanțul explicit rămâne util când ai nevoie de jurnale, de verificări automate între pași sau de ramificații în funcție de rezultat.
Cum funcționează
Fiecare pas are un prompt scurt, cu o singură sarcină. Între pași, codul aplicației poate valida rezultatul (schemă JSON, expresie regulată, test), poate opri fluxul sau poate alege alt pas.
Tiparul cel mai des folosit, după Anthropic, este autocorectarea: un apel scrie o ciornă, al doilea o evaluează după criterii date, al treilea o rescrie pe baza evaluării. Fiind apeluri separate, fiecare poate fi logat și evaluat.
Pe înțelesul tuturor
O bucătărie de restaurant: cineva pregătește ingredientele, altcineva gătește, iar șeful verifică farfuria înainte să plece la client. Dacă ceva nu e bine, se vede la ce post a apărut problema.
Exemplu
Analiza unui contract în trei apeluri:
1. Extrage clauzele despre reziliere și penalități din contractul de mai jos. Răspunde în JSON.
2. Codul verifică JSON-ul, apoi: Pentru fiecare clauză din lista de mai jos, explică riscul pentru client.
3. Revizuiește analiza de mai jos. Lipsește vreun risc? Corectează și dă versiunea finală.
De reținut
- Un pas = un apel = o sarcină clară.
- Avantajul principal: poți inspecta, testa și corecta fiecare pas separat.
- Costă mai multe apeluri și mai multă latență; folosește lanțul acolo unde controlul intermediar contează.
Nu confunda
- Prompt chaining vs. ReAct și agenți: în chaining, ordinea pașilor e fixată în cod; un agent decide singur ce face la pasul următor.
- Prompt chaining vs. un prompt cu pași numerotați: pașii dintr-un singur prompt rulează într-un singur apel și nu pot fi verificați de cod între ei.
Termeni înrudiți
- Tehnica ReAct (Reasoning + Acting): Tiparul în care modelul alternează pașii de raționament cu apeluri la unelte externe și folosește rezultatele lor până ajunge la răspuns.
- Ieșire structurată (JSON mode și Structured Outputs): Obținerea unui răspuns într-un format exact, de obicei JSON conform unei scheme, prin instrucțiuni sau prin funcțiile de structured outputs ale API-urilor.
- Skeleton-of-Thought (SoT): Tehnică de reducere a latenței: modelul scrie întâi scheletul răspunsului, apoi fiecare punct este dezvoltat în paralel, prin apeluri separate.
- Evaluarea prompturilor (criterii de succes și teste): Definirea unor criterii de succes măsurabile și a unui set de teste pe care rulezi fiecare versiune a promptului, înainte și după fiecare schimbare.