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基于Prompt的两阶段范式概述.docx
资料介绍
基于Prompt的两阶段范式
一、核心概念与起源
大语言模型(Large Language Model, LLM)时代,Prompt工程是引导模型输出符合预期结果的核心技术,而基于Prompt的两阶段范式是针对复杂任务拆解、提升模型输出质量的经典Prompt工程设计思路。它的核心逻辑是将单一的复杂任务,拆解为任务规划/信息提取阶段和结果生成/执行输出阶段两个独立步骤,借助大语言模型的上下文理解能力,分步骤完成任务,避免单轮Prompt中信息过载、逻辑混乱的问题。
这种范式的诞生源于早期单轮Prompt的痛点:当面对需求复杂、约束条件多、需要多维度信息整合的任务时,把所有要求塞进一个Prompt,往往会出现模型遗漏关键约束、逻辑链条断裂、输出不符合要求的问题。研究人员通过任务拆分发现,分两轮让模型处理任务,能够显著提升输出结果的准确性和合规性,由此逐步形成了系统化的两阶段Prompt范式。
二、两阶段范式的核心架构
1. 第一阶段:任务规划与信息预处理
第一阶段的核心目标是完成信息梳理和任务拆解,让模型先明确任务边界、提取关键信息、生成执行框架,不需要直接输出最终结果。常见的第一阶段输出内容包括:
· 复杂任务的执行步骤拆解
· 用户原始需求中的关键约束、核心诉求提取
· 生成后续生成阶段需要遵循的大纲、规则框架
· 对模糊需求进行澄清,补全必要的前提信息
第一阶段Prompt的设计核心是要求模型「先分析,再输出框架」,不能直接生成最终结果,通过这一步过滤无效信息、明确任务逻辑,避免第二阶段出现逻辑偏差。
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