详细解释
Prompt Chaining（提示链 / 提示串联） 一句话定义：不要指望用一个 2000 字的巨型 Prompt 让 LLM 一步搞定「读邮件 → 分析意图 → 查订单库 → 生成个性化回复 → 生成客服工单摘要」这种 5 个子任务拧成一团的复杂流程；而是拆成 5 个独立的短 Prompt 依次调用，每个 Prompt 只做一件事，上一个的 JSON 输出是下一个的输入。巨型单 Prompt 的错误率是乘法关系——每个子任务错误率 5%，5 个子任务叠加后的整体正确率只有 0.95⁵ ≈ 77%；拆成链之后每个节点都能独立校验、独立重试、独立换模型，整体正确率能拉到 98% 以上。
Prompt Chaining 不是什么新鲜东西——早在 2023 年初 GPT-4 刚出来的时候，AutoGPT 那一波 Agent 框架的底层就是它；但它是所有企业 LLM 落地工程里最被低估的基础设施。很多团队花大量时间「润色一个超级 Prompt」，其实把那个超级 Prompt 拆成 3 段链，成本可能还低 20%（前 2 段可以用小模型跑），正确率直接涨 10 个点以上。
唯元智创 的 Workflow 引擎原生就是 Prompt Chaining 可视化编辑器：拖拽每个节点（LLM 调用 / 条件分支 / HTTP 请求 / 数据库查询），连线定义依赖关系，每个节点单独指定模型、温度、结构化输出 Schema、重试策略、失败降级路径。工程团队不用写代码就能把「用户消息进来 → 意图识别 → 分支 → 查知识库 → 生成回复 → 敏感词复审」的 6 步链搭出来，10 分钟上线。
Prompt Chaining 的四种典型模式（按复杂度递增）
| 模式 | 结构 | 适合场景 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| ① 线性链（Linear） | A 输出 → B 输入 → C 输入，一根直线到底 | 信息抽取 → 格式化 → 翻译 / 摘要 → 分类 → 打标签 | 每个节点输出必须用 JSON Schema 严格约束，禁止自然语言传递（否则会有信息漂移） |
| ② 分支链（Conditional） | A 输出一个分类标签 → 根据标签走 B 或 C 或 D 分支 | 意图识别路由 / 根据内容严重程度走不同回复策略 / 模型分级 | 分支条件写在 JSON 的 next_step 字段里，由路由引擎判断，不要让 LLM 输出「我觉得应该走 B」这种自然语言 |
| ③ 扇出聚合链（Map-Reduce） | A 输出 N 个子任务 → 并行跑 B1…BN → 汇总到 C 统一生成最终答案 | 长文档分块总结 / 多数据源并行查询合并 / 多智能体分别写不同章节再拼报告 | 扇出数量要有上限（通常 ≤10），聚合节点必须检查每个并行节点的成功状态，失败的跳过或重试 |
| ④ 循环链（Loop / Iterative） | A 生成初稿 → B 评审给修改意见 → A 根据意见修改 → 重复 N 次或达标 | 写作润色、代码生成+调试、复杂推理题自我纠错 | 必须加最大迭代次数（通常 3 至 5 次）和「达标退出条件」（B 评审分数 ≥4/5），防止死循环 |
Prompt Chaining 设计的三个工程铁则
规则 1：每一步只干一件事，且每个节点的输入输出必须是结构化 JSON。千万不要「步骤 A 输出一段自然语言描述，步骤 B 从描述里再抽一遍信息」——步骤 A 输出的字段必须是步骤 B 需要的字段一一对应，信息每多经过一次自然语言描述就会引入 10% 左右的漂移和噪声。举个正确示范：步骤 A「意图识别」输出必须是 {intent: "refund", order_id: "12345", reason: "damaged", urgency: 3}，步骤 B「查订单」直接用 order_id，而不是步骤 A 写「用户说他买的那个 XXX 订单号可能是 12345 吧想退款因为坏了」，步骤 B 再理解一遍。
规则 2：链上 70% 的节点用便宜小模型，只把最关键的 1 至 2 个节点留给强模型。举一个典型客服链的模型分配：① 意图分类 → 8B 小模型（¥0.0002，100ms）；② 提取订单号/手机号等槽位 → 8B 小模型（¥0.0002）；③ 查数据库（不是 LLM）；④ 生成回复草稿 → 70B 中模型（¥0.005）；⑤ 安全合规复审 + 语气校准 → GPT-4o-mini（¥0.008）。整链下来 ¥0.013，对比「一个巨型 GPT-4o Prompt 全搞定」的 ¥0.08，成本是 1/6，正确率更高。
规则 3：每个节点独立做重试 + 降级 + 校验三件套。重试：输出 JSON 解析失败？自动换温度=0 再跑一次；校验：JSON 解析成功但 urgency 字段不在 1 至 5 范围内？自动打回重跑；降级：连续失败 2 次？不是让整条链报错，而是启用「降级节点」——比如意图识别降级成全量 FAQ 关键词匹配，或者直接转人工。每一层独立兜底，不要让一个节点挂了整链崩。