プロンプトチェイニング - 複数ステップの連携

プロンプトチェイニングは、複雑なタスクを複数のプロンプト?
に分解して順に実行する技法よ。

前のステップの出力を、次のステップの入力に使うの。

そう。
例えば『記事を書く』というタスクを考えてみましょう。

ステップ1: テーマに関するリサーチポイントを列挙

ステップ2: リサーチ結果からアウトラインを作成

ステップ3: アウトラインに基づいて本文を執筆

ステップ4: 本文を推敲・校正

まさに。
途中で方向修正ができるのが大きなメリット。

一つの巨大なプロンプトで全部やらせると、途中で脱線しても修正が難しいの。

完璧な例えね、ももさん!
料理人が段階的に仕上げていく工程と、まさに同じ考え方よ。

そうね。
実際のシステムではLangChain?
やLlamaIndexのようなフレームワークを使って自動化するの。

手動でも1つのチャット内で『Step 1 完了。
次に Step 2 を実行』と続ければチェイニングになるわ。

さすがゆきさん、よく勉強しているわね。

基本は逐次型だけど、独立したサブタスクを並列処理して最後に統合するパターンも増えているわ。

いい比喩よ、あんずさん。
複雑なAIシステムはほとんどこのパイプライン?
構造になっているの。

そう。
試験でも『プロンプトチェイニング=複雑タスクの分割実行』として頻出よ。

そうね、ももさん。
一気に任せると不安だけど、ステップごとに確認できると信頼できるもの。

これはAIと人間の共同作業の理想形でもあるの。

さすがゆきさん。
技術の進化で長いチェインも効率よく扱えるようになってきたわ。

理論上は何十段階でも可能よ。
でも段階が増えるほど、

前のステップの誤りが後に伝播するリスクも増えるの。
通常は3〜5段階が実用上のバランスね。

重要なのは『各ステップで確認可能な出力』を設計することなの。

そう。
料理で言うと『1工程ずつ味見しながら進める』のと同じよ。

最後に味見して『失敗した』では遅いから、途中経過を見る習慣が大切。