提示工程101第十课：任务分解

随着AI语言模型的不断进步，它们已能处理日益复杂的任务。然而，在提供清晰、逐步的指令时，这些模型往往表现得更好。任务分解是一种强大的方法，能够将复杂问题拆解为更小、更易处理的子任务。这种方法不仅提升了模型的性能，还增强了结果的可解释性和可靠性。

本文将探讨在提示工程中任务分解（Task Decomposition）概念，重点介绍如何将复杂任务拆解为子任务，并将这些子任务以链式方式组织在提示中。这些技术对于充分发挥大语言模型（LLM）的能力，以解决多步骤问题和执行复杂推理任务至关重要。

本教程采用分步骤的方法来展示任务分解的过程：

在整个教程中，我们将通过实际案例来演示这些概念，说明任务分解如何应用于分析、问题求解以及创造性任务等不同领域。

学习完本教程后，你将收获：

✅ 分析复杂任务并将其拆解为可管理的子任务。
✅ 为每个子任务设计有效的提示。
✅ 通过链式提示引导AI模型完成多步骤推理流程。
✅ 整合多个子任务的结果，以解决复杂问题。

这些技能将使用户能够更有效地利用AI语言模型进行复杂问题求解，同时提升AI辅助任务的整体质量与可靠性。

分解复杂任务

我们从一个复杂任务开始，并将其拆解为多个子任务。这里以“分析一家公司的财务健康状况”为例。

在提示中链式组织子任务

现在我们已经得到了子任务，接下来为每个子任务分别创建提示，并将它们串联起来执行。

（文：PyTorch研习社）