Chuỗi Prompt (Prompt Chaining)

Chuỗi lệnh nhanh (Prompt Chaining) là một kỹ thuật tinh vi được sử dụng để thực hiện các quy trình công việc phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành một chuỗi các đầu vào được kết nối với nhau cho các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) . Thay vì dựa vào một lệnh duy nhất, nguyên khối để thực hiện một tác vụ đa chiều, phương pháp này cấu trúc quy trình sao cho đầu ra của một bước đóng vai trò là đầu vào cho bước tiếp theo. Cách tiếp cận mô-đun này nâng cao đáng kể độ tin cậy và khả năng diễn giải của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) , cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện các hoạt động nhiều bước .

Cách Chuỗi Prompt Hoạt Động

Nguyên tắc cốt lõi của chuỗi nhắc nhở là phân tách tác vụ , trong đó một mục tiêu phức tạp được chia thành các tác vụ con dễ quản lý. Mỗi mắt xích trong chuỗi tập trung vào một chức năng cụ thể—chẳng hạn như làm sạch dữ liệu , trích xuất thông tin hoặc ra quyết định—trước khi chuyển kết quả sang các bước tiếp theo. Quy trình lặp lại này cho phép xác thực trung gian, đảm bảo phát hiện lỗi sớm thay vì lan truyền qua một phản hồi phức tạp.

Phương pháp này là nền tảng để tạo ra các tác nhân AI có thể tương tác với các công cụ hoặc API bên ngoài. Các khuôn khổ chuyên biệt như LangChain đã xuất hiện để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phối hợp này, quản lý luồng dữ liệu giữa mô hình AI, cơ sở dữ liệu vector và các thành phần phần mềm khác. Bằng cách duy trì trạng thái trong suốt các tương tác này, chuỗi nhắc nhở cho phép tạo ra các hệ thống động có thể thích ứng với đầu vào của người dùng và dữ liệu thay đổi.

Các Ứng dụng Thực tế

Chuỗi nhắc nhở đặc biệt hiệu quả khi kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các phương thức khác hoặc các nguồn dữ liệu chuyên biệt.

1. Dịch vụ Khách hàng Thông minh : Hệ thống hỗ trợ có thể sử dụng lời nhắc phân loại văn bản ban đầu để phân loại yêu cầu của người dùng. Nếu sự cố được xác định là "kỹ thuật", quy trình làm việc sẽ kích hoạt bước Tạo Tăng cường Truy xuất (RAG) . Hệ thống sẽ tìm kiếm trong cơ sở kiến thức kỹ thuật các bài viết liên quan, và lời nhắc tiếp theo sẽ hướng dẫn LLM tổng hợp thông tin đã truy xuất thành câu trả lời thân thiện với người dùng.
2. Kiểm soát Chất lượng Hình ảnh : Trong sản xuất , quy trình làm việc có thể kết nối các mô hình văn bản và hình ảnh. Người dùng có thể cung cấp mô tả văn bản về một lỗi (ví dụ: "vết xước trên bề mặt"). Mô tả này được phân tích cú pháp để cấu hình một mô hình thị giác máy tính (CV) như Ultralytics YOLO11 . Mô hình thị giác thực hiện phát hiện đối tượng trên nguồn cấp dữ liệu dây chuyền lắp ráp, và kết quả phát hiện được phản hồi vào lời nhắc cuối cùng để tạo báo cáo kiểm tra chất lượng tự động.

Ví dụ mã

Đoạn mã Python sau đây minh họa một liên kết chuỗi đơn giản. Nó sử dụng đầu ra từ một YOLO11 mô hình phát hiện đối tượng để xây dựng lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên cho bước tiếp theo mang tính giả định.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Step 1: Run inference on an image
# The output contains detected objects which will fuel the next link in the chain
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Step 2: Process results to create input for the next link
# We extract class names to form a descriptive sentence
detected_objects = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]
next_prompt = f"I found these objects: {', '.join(detected_objects)}. Describe the scene."

# The 'next_prompt' variable is now ready to be sent to an LLM
print(next_prompt)

So sánh Xâu chuỗi Prompt với các khái niệm liên quan

Sẽ rất hữu ích khi phân biệt chuỗi nhắc nhở với các thuật ngữ khác trong bối cảnh học máy :

• Kỹ thuật Prompt : Đây là lĩnh vực rộng hơn về thiết kế đầu vào tối ưu để hướng dẫn hành vi của mô hình. Chuỗi Prompt là một mô hình kiến trúc cụ thể trong kỹ thuật prompt, tập trung vào việc thực thi tuần tự.
• Gợi ý chuỗi suy nghĩ : Kỹ thuật này khuyến khích mô hình suy luận "từng bước" trong một chu kỳ nhắc nhở-phản hồi duy nhất . Ngược lại, gợi ý chuỗi bao gồm nhiều lệnh gọi riêng biệt, thường truyền dữ liệu giữa các mô hình hoặc công cụ phần mềm khác nhau.
• Điều chỉnh Prompt : Một phương pháp tối ưu hóa mô hình cập nhật "lời nhắc mềm" (tham số có thể học được) trong quá trình huấn luyện. Chuỗi Prompt là một chiến lược suy luận thời gian sử dụng đầu vào ngôn ngữ tự nhiên chuẩn mà không thay đổi trọng số của mô hình.

Bằng cách tận dụng chuỗi lệnh nhanh, các nhà phát triển có thể vượt qua giới hạn ngữ cảnh và những điểm nghẽn trong lập luận của các mô hình độc lập. Kỹ thuật này là không thể thiếu để xây dựng các hệ thống AI Agentic tích hợp thị giác, ngôn ngữ và logic nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp, năng động trong robot và tự động hóa.