第四章:大模型(LLM)】07.Prompt工程-(8)任务分解

第四章:大模型(LLM)

第七部分:Prompt 工程

第八节:任务分解

一、任务分解的概念

任务分解(Task Decomposition)是指将一个复杂任务拆解为若干更小、更简单的子任务,并逐步解决这些子任务,最终完成整体目标的过程。

在大模型应用中,任务分解能够帮助模型减少推理复杂度,提升输出的条理性和准确率。

与人类解决问题的逻辑类似,任务分解能够模拟"分步思考"的过程,使得模型在面对复杂问题时不会一次性给出模糊或错误的回答,而是通过逐级展开,逐步接近正确解。


二、任务分解的必要性
  1. 应对复杂问题:当问题涉及多个逻辑环节时,直接回答可能出错,分解后逐步解决更稳定。

  2. 提升可控性:开发者可以在分解步骤中加入限制或指导,避免偏离目标。

  3. 减少幻觉(Hallucination):逐步拆分任务可以让模型在每一步中聚焦于有限信息,降低生成虚假内容的概率。

  4. 利于可解释性:通过展示分解步骤,用户能清晰理解模型的推理路径,增强信任感。


三、常见的任务分解方法
  1. 顺序分解

    • 按任务的自然流程逐步拆分。

    • 例子:写论文 → 确定题目 → 收集资料 → 撰写大纲 → 撰写正文 → 修改润色。

  2. 树状分解

    • 以树结构展开,将大任务拆成多个子任务,子任务再继续拆解。

    • 例子:创业计划 → 市场调研 / 产品设计 / 融资计划 / 团队建设。

  3. 角色分解

    • 模拟多角色协作,将任务分配给不同的"虚拟角色"。

    • 例子:写一本书 → 编辑负责结构 → 作家负责写作 → 评论家负责修改建议。

  4. 递归分解

    • 如果子任务仍然复杂,再继续拆解,直到子任务变得足够简单。

    • 例子:编写算法 → 先写主框架 → 再写关键函数 → 再实现底层逻辑。


四、任务分解在 Prompt 工程中的应用
  1. 编程任务

    • 提示模型先写伪代码,再转为完整代码,最后再进行优化与测试。
  2. 问答任务

    • 先让模型分析问题的结构 → 列出要点 → 再逐一展开。
  3. 写作任务

    • 让模型先生成大纲 → 再分章节扩写 → 最后生成总结。
  4. 推理任务

    • 将复杂推理问题拆解为多个逻辑步骤,保证答案的准确性。

五、示例

任务:请解释"气候变化对农业的影响,并提出解决方案。"

  • 未分解 Prompt

    "请解释气候变化对农业的影响,并提出解决方案。"

    → 模型可能一次性给出简短、笼统的回答。

  • 任务分解 Prompt

    1. "请先解释气候变化会带来哪些环境变化(如气温、降水、灾害)。"

    2. "请进一步说明这些环境变化会对农业生产造成哪些具体影响。"

    3. "请提出至少三种应对策略,并解释其可行性。"

      → 生成的答案条理更清晰,内容更全面。


六、小结

任务分解是 Prompt 工程中的关键技巧之一,能够显著提升大模型在复杂任务中的表现。它通过逐步拆解问题,帮助模型避免跳跃性思维和模糊回答,从而生成更加系统、准确和可解释的结果。

提示语设计要点

  • 将大任务逐步细化,分配给模型分阶段完成;

  • 在每个子任务的 Prompt 中保持明确和具体;

  • 灵活使用顺序、树状、角色或递归分解方式。

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