提示链接
提示链接（Prompt Chaining）是一种将多个提示（Prompts）串联起来，使 AI 在一次交互中或多次交互中完成复杂任务的技术。它的核心思想是将一个复杂目标拆解成多个可管理的子任务，每个子任务由单独的提示完成，并将前一个提示的输出作为下一个提示的输入。这种方法的重要性在于，单一提示往往难以同时实现多个复杂目标，而通过提示链接，我们可以保持上下文连贯性、提高任务准确性，并灵活控制生成流程。
在 AI 应用中，提示链接尤其适合需要多步骤推理、分阶段生成、信息提取与再利用等场景，例如自动化文档生成、复杂数据分析、长篇文本写作、对话式问答系统等。
本教程将带你深入理解提示链接的工作原理、构建方法、优化策略以及实际应用技巧。你将学习如何用基础链构建简单任务流，再进阶到多链组合实现专业级输出。掌握提示链接后，你可以更高效地利用 AI 完成跨步骤、多目标的任务，例如先总结一篇文章，再将摘要转化为演讲稿，或先抓取数据，再进行可视化分析。
基础示例
prompt用户输入：
我会先给你一段文章，请你总结文章的核心观点。
文章：
"人工智能在医疗行业的应用不断拓展，包括疾病预测、个性化治疗、影像识别等领域。虽然技术带来了效率和准确性的提升，但数据隐私和伦理问题仍需重视。"
AI 输出（步骤 1）：
核心观点：人工智能提升了医疗效率与准确性，但需关注数据隐私与伦理问题。
用户输入（步骤 2）：
根据上述核心观点，生成一个 100 字以内的新闻标题。
AI 输出（步骤 2）：
新闻标题：AI 提升医疗效率，隐私与伦理挑战并存在这个基础示例中，我们将一个复杂目标分成两个明确的子任务，并通过提示链接保持逻辑连续性：
第一步提示要求 AI 对文章进行总结，这里用明确的任务指令（"总结文章的核心观点"）限制输出范围，确保得到的是精炼摘要而非冗长描述。
第二步提示直接引用第一步的输出（核心观点），并在新指令中增加生成约束（"100 字以内的新闻标题"），确保输出的格式和长度符合需求。
提示链接的关键在于输出到输入的无缝传递，这样不仅能避免信息丢失，还能逐步细化结果。例如，如果直接让 AI 生成标题，可能会遗漏关键信息，而通过先总结再生成标题，可以保证标题的准确性与针对性。
在实际应用中，这种两步链可应用于学术研究（先摘要再生成研究标题）、市场营销（先提炼卖点再生成广告语）等场景。变体包括：
- 将第二步改为生成社交媒体文案
- 在第一步增加关键词提取
- 用同一摘要生成多个不同风格的标题
实用示例
prompt步骤 1：
任务：请分析以下销售数据文本，提取 3 个关键趋势。
数据：
"2024 年第一季度，电子产品销售额同比增长 15%；家用电器销售额同比下降 8%；在线订购比例占总销售额 62%，比去年同期增长 10%。"
AI 输出（步骤 1）：
关键趋势：
1. 电子产品销售额显著增长
2. 家用电器销售额下滑
3. 在线订购比例持续上升
步骤 2：
根据上述 3 个趋势，生成一段面向投资人的季度市场简报（200-250 字），语气应专业且乐观。
AI 输出（步骤 2）：
季度市场简报：2024 年第一季度，公司在电子产品领域实现了 15% 的同比增长，表现优异。尽管家用电器销售额下降 8%，但在线渠道的强劲增长（占比达 62%）为整体业绩提供了有力支撑。未来，公司将继续加大电子产品和在线销售的投入，以保持竞争优势。这个实用示例展示了提示链接在商业场景中的价值：先用数据分析提示提炼出核心信息，再用生成型提示将这些信息转化为适合投资人阅读的报告。这种结构化链条可以显著提高生成内容的可控性与准确性。
最佳实践包括：
- 每个链条的步骤要有明确的输入输出定义
- 在传递信息时尽量保持原文核心数据不变
- 根据目标受众调整后续生成步骤的语气与格式
变体应用：
- 第二步改为生成销售会议演讲稿
- 第一步增加同比环比对比分析
- 用趋势数据直接生成图表描述
📊 快速参考
| Technique | Description | Example Use Case |
|---|---|---|
| 顺序链 | 任务按逻辑顺序分步执行，每步依赖前一步结果 | 文章摘要→标题生成 |
| 并行链 | 多个任务并行处理，最后合并结果 | 多模型同时生成不同版本广告语 |
| 条件链 | 根据前一步结果决定后续步骤 | 分析客户反馈→若负面比例>30%则生成改进方案 |
| 循环链 | 重复执行步骤直至满足条件 | 持续优化标题直到字符数<50 |
| 多源链 | 结合多个不同来源输入生成结果 | 抓取新闻+社交数据→生成行业报告 |
| 跨任务链 | 不同类型任务组合 | 数据提取→可视化→撰写分析报告 |
高级技巧与进阶方向包括：
- 动态链构建：根据 AI 输出实时生成下一步提示，适合处理非固定流程任务
- 跨模型提示链接：使用不同模型完成不同环节任务，如 GPT 生成文本，DALL·E 生成配图
- 链内优化：在链条的中间步骤增加验证环节，例如在摘要后增加关键信息核查
- 多轮迭代链：将链条执行多轮，不断优化输出质量
提示链接与其他 AI 技术密切相关，例如 Few-shot Prompting（在链中提供示例以提升一致性）、工具调用（链中调用 API 或数据库）、上下文记忆（在长链任务中保持信息完整）。
建议下一步学习 Prompt 模板化与自动化执行技术，以便将提示链接与 AI 工作流集成，实现高度自动化的多任务处理。
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