AI的提示词专栏：“Prompt Chaining”把多个 Prompt 串联成工作流

AI的提示词专栏："Prompt Chaining"把多个 Prompt 串联成工作流

本文围绕 "Prompt Chaining（提示词串联）" 展开，先阐释其概念，即通过拆解复杂任务为子任务，设计专属 Prompt 并按逻辑串联成工作流，助力模型完成单一 Prompt 难以应对的任务，还对比其与单一 Prompt 在任务复杂度等维度的差异，点明降低模型认知负荷等核心价值。接着解析核心原理，即 "输入 - 处理 - 输出" 的循环传递，以及子任务独立性与关联性等关键要素。随后介绍线性、分支、循环三种核心架构模式，结合生成销售报告等实战案例说明适用场景与操作。还提供实战避坑指南与工具推荐，最后总结并提及与 RAG、人工审核等技术结合的扩展应用，展现其让 LLM 升级为全流程协作伙伴的价值。

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一、什么是 Prompt Chaining（提示词串联）

在大语言模型（LLM）的应用中，单一 Prompt 往往难以应对复杂任务------比如从"收集用户需求"到"生成产品方案"再到"输出执行计划"的全流程工作，或者需要多步逻辑推理的数据分析任务。此时，Prompt Chaining（提示词串联） 成为解决这类问题的核心技术：它通过将复杂任务拆解为多个子任务，为每个子任务设计专属 Prompt，再按照逻辑顺序将这些 Prompt 串联成"工作流"，让模型逐步完成任务，最终输出完整结果。

简单来说，Prompt Chaining 就像"组装流水线"：每个 Prompt 是一道"工序"，负责处理特定环节的工作，前一道工序的输出作为后一道工序的输入，环环相扣，最终完成单一 Prompt 无法实现的复杂目标。

（一）Prompt Chaining 与单一 Prompt 的核心差异

对比维度	单一 Prompt	Prompt Chaining
任务复杂度	仅适用于简单、单步骤任务（如"写一段产品介绍"）	擅长复杂、多步骤任务（如"从用户反馈到产品迭代方案"）
逻辑连贯性	依赖模型自主判断逻辑，易出现跳步、遗漏	按预设流程拆解逻辑，每步聚焦单一目标，连贯性更强
结果可控性	输出结果依赖模型"一次性决策"，误差难修正	可在每步验证输出质量，及时调整中间 Prompt，降低最终误差
输入灵活性	需一次性提供所有背景信息，易超出上下文窗口	分步输入信息，适配模型上下文限制，支持大体积数据处理

（二）Prompt Chaining 的核心价值

降低复杂任务的"认知负荷"：LLM 对"多目标并行"的处理能力有限，比如让模型同时"分析用户需求、生成功能清单、评估技术难度"，容易导致某一环节被简化或忽略。Prompt Chaining 让每个 Prompt 只聚焦一个子目标，模型处理更精准。
提升结果的可追溯性与可优化性：若最终结果出现问题，单一 Prompt 难以定位误差来源；而 Prompt Chaining 可逐步回溯------比如"产品方案不合理"，可能是"需求分析 Prompt 遗漏关键信息"，也可能是"方案生成 Prompt 逻辑不清晰"，便于针对性修正。
适配模型上下文窗口限制：当任务涉及大量背景数据（如"基于 100 条用户反馈生成报告"），单一 Prompt 无法容纳所有信息。Prompt Chaining 可分步骤导入数据（如第一步"汇总用户反馈关键词"，第二步"基于关键词分析需求痛点"），突破上下文长度限制。

二、Prompt Chaining 的核心原理与关键要素

（一）核心原理："输入-处理-输出"的循环传递

Prompt Chaining 的本质是构建"子任务闭环"，每个闭环包含三个环节：

输入（Input）：前一个子任务的输出结果，或新增的补充信息（如用户提供的原始数据、人工修正的中间结论）；
处理（Processing）：当前子任务的专属 Prompt，明确"要做什么""输出格式是什么""需遵循的规则是什么"；
输出（Output）：模型基于当前 Prompt 和输入信息生成的结果，作为下一个子任务的输入。

以"从用户反馈生成产品迭代方案"为例，其 Prompt Chaining 原理可表示为：

（二）构建 Prompt Chaining 需满足的 4 个关键要素

子任务拆解的"独立性"与"关联性"
- 独立性：每个子任务需有明确的"目标边界"，避免与其他子任务重叠（如"提取用户痛点"和"设计解决功能"是两个独立子任务，前者聚焦"问题是什么"，后者聚焦"如何解决"）；
- 关联性：子任务之间需有明确的逻辑依赖（如"功能设计"必须依赖"痛点提取"的结果，"优先级评估"必须依赖"功能设计"的结果），避免出现"无输入的子任务"。

中间输出的"结构化"

为确保前一个子任务的输出能被后一个子任务"精准识别"，需让中间结果具备结构化格式（如表格、JSON、列表），而非自由文本。例如：

非结构化输出（难复用）："用户反馈里提到登录慢、支付卡顿，还有界面复杂的问题。"

结构化输出（易复用）：

痛点类别	具体描述	反馈用户数量
性能问题	登录加载时间超过 5 秒	28 人
功能问题	支付时频繁出现"订单提交失败"	15 人
体验问题	首页功能入口杂乱，找不到"退款"按钮	32 人

Prompt 的"上下文继承"设计

每个后续 Prompt 需明确"引用前序结果"，避免模型"遗忘"历史信息。例如，在"基于痛点设计功能方案"的 Prompt 中，需加入："请基于以下已提取的用户痛点清单（见【历史输入】），为每个痛点设计 1-2 个解决功能，要求说明功能名称、核心作用及用户操作路径。"
"容错机制"的嵌入

需在关键子任务后加入"验证 Prompt"，判断中间结果是否符合要求，若不符合则触发"修正流程"。例如：
- 验证 Prompt："请检查以下痛点清单是否存在遗漏------1. 未覆盖'反馈中提到的客服响应慢'问题；2. '登录慢'的用户数量统计有误（原始数据为 38 人，此处写为 28 人）。请修正后输出新的痛点清单。"

三、Prompt Chaining 的 3 种核心架构模式

根据任务逻辑和交互方式的不同，Prompt Chaining 可分为三种主流架构，适用于不同场景：

（一）线性架构（Linear Chaining）：按固定顺序执行

1. 适用场景

任务逻辑清晰、子任务顺序固定，无分支或条件判断的场景（如"数据处理→分析→报告生成""需求收集→方案设计→文档输出"）。

2. 架构特点

子任务按"1→2→3→...→n"的顺序执行，每个子任务只有一个前序输入和一个后续输出；
无需人工干预，可全自动运行。

3. 实战案例：生成"月度销售分析报告"

子任务 1：数据清洗（Prompt 1 + 原始销售数据）

输入：月度销售原始数据（包含"日期、产品类别、销售额、销量、区域"，共 500 条记录，存在缺失值和异常值）；

Prompt 1 ：

复制代码

请作为数据分析师，对以下原始销售数据进行清洗，处理规则如下：
1. 识别并删除"销售额"或"销量"为空的记录；
2. 识别"销售额异常值"（定义：销售额 > 该产品类别平均销售额的 3 倍，或 < 该产品类别平均销售额的 1/10），将异常值标记为"待确认"，不删除；
3. 补充"环比增长率"（计算公式：（本月销售额 - 上月同产品类别销售额）/ 上月同产品类别销售额 * 100%）；
4. 输出格式：结构化表格，包含"日期、产品类别、销售额、销量、区域、异常标记、环比增长率"列，无表头说明文字。

原始销售数据：[此处插入 500 条原始数据]

输出：清洗后的结构化销售数据表（含异常标记和环比增长率）。

子任务 2：数据洞察（Prompt 2 + 清洗后数据）

输入：子任务 1 输出的清洗后数据表；

Prompt 2 ：

复制代码

请基于以下清洗后的销售数据，从"产品类别、区域、时间趋势"三个维度提取核心洞察，要求：
1. 产品类别维度：找出销售额 Top 3 和环比增长率 Top 3 的类别，说明其贡献占比；
2. 区域维度：找出销售额 Top 2 和环比下降最明显（降幅 > 10%）的区域，分析可能原因（无需外部数据，基于数据趋势推测）；
3. 时间趋势维度：判断本月销售额整体趋势（上升/下降/波动），指出销量与销售额的关联性（如"销量增长但销售额下降，可能因降价"）；
4. 输出格式：分"产品类别洞察、区域洞察、时间趋势洞察"三部分，每部分用 2-3 句话概括，避免冗长。

清洗后销售数据：[此处插入子任务 1 输出的表格]

输出：三个维度的销售洞察总结（分点文本）。

子任务 3：报告生成（Prompt 3 + 数据洞察）

输入：子任务 2 输出的洞察总结；

Prompt 3 ：

复制代码

请将以下销售数据洞察整理为"月度销售分析报告"，要求：
1. 报告结构：包含"报告概述（1 段）、核心洞察（分产品、区域、趋势三部分）、建议（基于洞察提出 2-3 条销售优化建议）、结尾总结（1 段）"；
2. 语言风格：正式、专业，适合向管理层汇报，避免口语化；
3. 数据引用：需明确提及关键数据（如"家电类别销售额达 500 万元，占总销售额的 35%"），不模糊表述；
4. 字数控制：800-1000 字。

销售数据洞察：[此处插入子任务 2 输出的洞察总结]

最终输出：完整的月度销售分析报告。

（二）分支架构（Branching Chaining）：按条件选择执行路径

1. 适用场景

任务存在"条件判断"，需根据前一子任务的输出结果选择不同的后续子任务（如"用户反馈为'投诉'则触发'问题解决 Prompt'，反馈为'建议'则触发'需求评估 Prompt'"）。

2. 架构特点

存在"判断节点"，根据中间结果的"类别"或"满足条件"选择分支；
可能涉及人工干预（如判断结果是否符合预期），也可通过"判断 Prompt"自动触发分支。

3. 实战案例：用户反馈处理流程

子任务 1：反馈分类（Prompt 1 + 原始反馈）

输入：用户原始反馈（如"我的订单付款后一直没发货，客服也不回消息，太离谱了！"）；

Prompt 1 ：

复制代码

请将以下用户反馈分为"投诉类""建议类""咨询类"三类中的一种，判断标准：
- 投诉类：包含负面情绪，反映产品/服务问题（如"没发货""客服不回复"）；
- 建议类：提出优化意见，无明显负面情绪（如"希望增加夜间配送选项"）；
- 咨询类：询问信息，无情绪倾向（如"请问退款需要多久到账"）；
输出格式：仅输出"分类结果：XX类"，无需额外解释。

用户反馈：[此处插入用户原始反馈]

输出：分类结果：投诉类。

子任务 2：判断分支并执行（基于分类结果选择 Prompt）

若分类为"投诉类"，执行 Prompt 2-1（问题解决）：

复制代码

请针对以下投诉类用户反馈，生成"问题处理方案"，包含：
1. 问题定位：明确用户遇到的核心问题（如"订单付款后未发货+客服响应不及时"）；
2. 处理步骤：分"紧急响应（1 小时内）、问题解决（24 小时内）、后续跟进（48 小时内）"三阶段，说明具体操作（如"紧急响应：客服优先回电致歉，告知处理进度"）；
3. 用户补偿：基于问题严重程度，提出合理补偿方案（如"赠送 10 元无门槛优惠券+免运费券"）；
4. 输出格式：分"问题定位、处理步骤、用户补偿"三部分，条理清晰。

用户反馈：[此处插入原始反馈]

若分类为"建议类"，执行 Prompt 2-2（需求评估）；若分类为"咨询类"，执行 Prompt 2-3（问题解答）。
输出：针对"投诉类"的问题处理方案。

（三）循环架构（Looping Chaining）：重复执行直到满足条件

1. 适用场景

需对"多组同类数据"重复处理，或需"迭代优化结果"的场景（如"批量生成 10 个产品的介绍文案""反复优化方案直到符合字数要求"）。

2. 架构特点

存在"循环条件"（如"处理完所有数据组""结果满足预设标准"）；
同一 Prompt 可重复使用，仅输入数据或优化目标变化。

3. 实战案例：批量生成产品介绍文案

子任务 1：数据分组（Prompt 1 + 产品列表）

输入：10 个产品的基础信息（含"产品名称、核心功能、目标人群、价格"）；

Prompt 1 ：

复制代码

请将以下 10 个产品的基础信息按"单个产品"拆分为 10 组数据，每组仅包含一个产品的信息，格式为：
【产品 X】
名称：XXX
核心功能：XXX
目标人群：XXX
价格：XXX

其中 X 为 1-10 的序号，无需额外说明。

产品基础信息：[此处插入 10 个产品的汇总信息]

输出：10 组独立的产品信息。

子任务 2：循环生成文案（Prompt 2 + 单组产品信息 + 循环条件）

输入：第 N 组产品信息（N 从 1 开始）；

Prompt 2 ：

复制代码

请基于以下产品信息，生成"电商平台产品介绍文案"，要求：
1. 结构：包含"吸引式标题（15 字以内）+ 核心功能亮点（2-3 点，每点 20 字以内）+ 目标人群适配（1 句）+ 价格优势（1 句）"；
2. 风格：活泼、有感染力，符合年轻消费者阅读习惯（如使用"告别XX烦恼！""再也不用XX啦！"等句式）；
3. 字数：控制在 150-200 字，超字数需精简。

产品信息：[此处插入第 N 组产品信息]

循环条件：重复执行 Prompt 2，依次输入第 1-10 组产品信息，直到 10 个文案全部生成；
最终输出：10 个符合要求的产品介绍文案。

四、Prompt Chaining 的实战避坑指南

（一）常见问题与解决方案

常见问题	产生原因	解决方案
中间结果格式混乱，后续 Prompt 无法识别	前序 Prompt 未明确输出格式，或模型生成自由文本	1. 在前序 Prompt 中强制指定结构化格式（如"必须输出 JSON，键名固定为 XXX"）； 2. 加入"格式检查语句"（如"若输出不是表格格式，需重新生成"）
模型"遗忘"前序信息，导致逻辑断裂	后续 Prompt 未明确引用前序结果，或上下文窗口溢出	1. 在后续 Prompt 中加入"历史输入回顾"（如"基于之前提取的痛点清单（见【历史】），请XXX"）； 2. 对长文本进行"摘要压缩"，减少上下文占用
循环架构陷入"无限循环"	循环条件不明确，或模型未判断出"条件已满足"	1. 设定"最大循环次数"（如"最多优化 3 次，若仍不满足则输出当前结果"）； 2. 用"量化条件"替代模糊描述（如"字数≤200 字"替代"字数适中"）
分支选择错误，触发非预期子任务	判断 Prompt 的分类标准模糊，或模型误判结果	1. 细化分类标准（如"投诉类需同时满足'有负面情绪+反映具体问题'，缺一不可"）； 2. 加入"二次验证"（如"若分类为投诉类，请再确认是否包含'负面情绪'，无则重新分类"）

（二）工具推荐：提升 Prompt Chaining 效率

流程编排工具 ：
- Make/ n8n：可视化拖拽界面，可将"Prompt 调用、数据导入、结果存储"串联成自动化工作流，支持对接 OpenAI、Claude 等 API；
- LangChain：专为 LLM 应用设计的框架，提供"Chain"模块，可快速实现线性、分支、循环架构，支持上下文管理和中间结果缓存。
中间结果管理工具 ：
- Notion/飞书文档：用于手动记录每步 Prompt 和输出结果，便于回溯和修正；
- Redis：若用代码实现 Prompt Chaining，可通过 Redis 缓存中间结果，避免重复调用 API，降低成本。

五、总结与扩展应用

Prompt Chaining 并非"多个 Prompt 的简单叠加"，而是"基于任务逻辑的结构化设计"------它通过拆解复杂目标、明确步骤依赖、控制中间结果，让 LLM 从"单一回答工具"升级为"全流程协作伙伴"。

在实际应用中，Prompt Chaining 可进一步与其他技术结合：

与 RAG（检索增强生成） 结合：在链中加入"检索步骤"（如"遇到产品参数问题时，自动检索知识库"），提升结果准确性；
与 人工审核 结合：在关键分支或循环节点加入"人工确认步骤"（如"方案生成后，人工确认是否符合需求，再进入执行环节"），降低风险；
与 多模态模型 结合：在链中嵌入"图像生成 Prompt"（如"先生成产品方案文本，再基于文本生成设计草图"），实现"文本→图像"的跨模态输出。

通过灵活运用 Prompt Chaining，你可以让 LLM 胜任更复杂的工作------从"写一段文案"到"完成整个项目方案"，从"分析单组数据"到"生成完整业务报告"，真正发挥大语言模型的生产力价值。

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xcLeigh 博主，全栈领域优质创作者，博客专家，目前，活跃在CSDN、微信公众号、小红书、知乎、掘金、快手、思否、微博、51CTO、B站、腾讯云开发者社区、阿里云开发者社区等平台，全网拥有几十万的粉丝，全网统一IP为 xcLeigh。希望通过我的分享，让大家能在喜悦的情况下收获到有用的知识。主要分享编程、开发工具、算法、技术学习心得等内容。很多读者评价他的文章简洁易懂，尤其对于一些复杂的技术话题，他能通过通俗的语言来解释，帮助初学者更好地理解。博客通常也会涉及一些实践经验，项目分享以及解决实际开发中遇到的问题。如果你是开发领域的初学者，或者在学习一些新的编程语言或框架，关注他的文章对你有很大帮助。

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