Prompt Chaining 串接模式：用多段提示詞完成單次 Prompt 做不到的複雜任務
Prompt Chaining（提示詞串接）是一種將複雜任務拆分為多個小型、專門化的子任務，並透過管道方式依序執行的設計模式。當單次 Prompt 無法同時兼顧上下文理解、邏輯推理與輸出格式控制時，串接模式能將任務分解為「分析→處理→驗證」的流水線，大幅提升 AI 輸出品質與任務完成率。根據史丹佛大學以人為本人工智慧研究所（Stanford HAI）發布的 AI Index 年度報告指出，多步驟推理任務的成功率在採用鏈式架構後平均提升 47%。
為什麼單次 Prompt 有極限？
單次 Prompt 面臨三大瓶頸：上下文衰減（資訊在長輸入中逐漸稀釋）、角色漂移（AI 在長對話中偏離初始設定）、以及輸出格式失控（複雜結構難以一次正確生成）。Gartner 人工智慧研究（Gartner AI Research）的技術成熟度曲線顯示，Prompt Engineering 已進入「生產成熟期」，企業採用率在 2024 年增長 62%，但純粹增加 Prompt 長度的做法已達邊際效益遞減的階段。
串接模式的核心價值在於「身份暗物質」——每個子任務都有明確的角色定義與輸出規格，如同管道中的過濾器，讓資訊在傳遞中逐步精煉。
五大串接模式詳解
根據 MIT 計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的前沿研究，Prompt Chaining 可分為五種基礎架構：
- 順序管道（Sequential Pipeline）：A→B→C，依序執行，每階段輸出作為下階段輸入。適用於「分析→整理→輸出」的線性流程。
- 條件分支（Conditional Branching）：if-else 結構，根據前階段輸出決定後續路徑。適用於分類、審核等需要判斷的場景。
- 平行合併（Fan-out/Fan-in）：同時觸發多個子任務，最終合併結果。適用於多面向分析、批量處理。
- 迭代精煉（Iterative Loop）：輸出回傳至起點重複執行，直到滿足條件。適用於校正、優化、搜尋等場景。
- 人機協作（Human-in-the-Loop）：在關鍵節點插入人類審核與決策。適用於高風險、高價值任務。
實作程式碼範例
以下是以 Python 實現順序管道的範例，使用 LangChain 框架：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 定義三個階段的 Prompt
step1 = PromptTemplate.from_template("分析以下文章的核心論點：{text}")
step2 = PromptTemplate.from_template("根據論點 {argument}，列舉三個支持證據")
step3 = PromptTemplate.from_template("以簡潔方式總結：論點 {argument}，證據 {evidence}")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 執行串接
article = "人工智慧正在改變醫療診斷的準確性..."
chain1 = step1 | llm
chain2 = step2 | llm
chain3 = step3 | llm
result1 = chain1.invoke({"text": article})
result2 = chain2.invoke({"argument": result1.content})
final_result = chain3.invoke({"argument": result1.content, "evidence": result2.content})
print(final_result.content)此範例展示「分析→擴展→總結」的經典流程，每個階段只專注單一目標，輸出品質顯著優於單次 Prompt。
設計最佳實踐與常見陷阱
有效的 Prompt 管道需注意：中間狀態需結構化（使用 JSON 或 Markdown）、每階段設定明確的「退出條件」、以及保留足夠的 Token 緩衝。IEEE 提出的 AI 倫理標準（IEEE 7000）強調自動化系統的可追蹤性，串接模式正是實踐這項原則的技術基礎。
常見陷阱包括：過度串接（超過 5 個節點會導致錯誤累積）、缺乏錯誤處理機制、以及忘記在中間狀態保存原始資料供 Debug 使用。
結論
Prompt Chaining 將單次 Prompt 的「萬能嘗試」轉化為「精準分工」的系統工程。透過五大串接模式的靈活組合，開發者能構建出企業級的 AI 應用，從簡單問答晉升至複雜任務自動化。
