Prompt chaining

Представьте, что вы просите помощника приготовить сложное блюдо, передав ему сразу весь рецепт. Prompt chaining работает иначе: вы разбиваете задачу на этапы и передаёте нейросети её же результат как основу для следующего шага. Это техника, при которой выход одного промпта становится входом для другого.

Зачем это нужно? Языковые модели хорошо решают отдельные задачи, но теряют фокус на длинных инструкциях. Когда просишь нейросеть сразу «написать статью», она пропускает важные детали. Разбив работу на шаги, вы получаете контроль над каждым из них: проверили логику, исправили ошибку — и только потом идёте дальше.

Интуитивно это похоже на конвейер: один рабочий не собирает автомобиль целиком, а прикручивает колесо и передаёт машину дальше. Здесь первый промпт генерирует идеи, второй отбирает лучшие, третий превращает их в текст, четвёртый вычитывает ошибки. Каждый этап прост, но вместе они дают результат, недоступный одному громоздкому запросу.

Пример: создание рекламного поста. Вместо одного задания сделайте цепочку. Сначала попросите модель определить портрет аудитории. Затем на основе этого описания сгенерируйте три варианта заголовка. Выберите один и попросите написать текст в нужном тоне. Наконец, отправьте текст на проверку: «найди слабые места и предложи улучшения». Каждый ответ — материал для следующего запроса.

Вывод: prompt chaining превращает хаотичный диалог с нейросетью в управляемый процесс. Вы не надеетесь на удачу, а пошагово ведёте модель к нужному результату, сохраняя качество на каждом этапе.