那么大家坐穩(wěn)扶好，跟著我的思路走。

一、分治法

不知道大家有沒有這樣的感覺??

用 GPT 處理一些涉及多個(gè)步驟和方面的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，往往不能僅通過一次對(duì)話完成??

比如說，讓 GPT 寫文章時(shí)，我明明要求了 GPT 寫 1200 字的文章，但是它只寫了 800 字左右??

再比如，讓 GPT 給我寫一個(gè)完整的程序時(shí)，它只給我寫了一個(gè)代碼框架示例。

我在早期使用 GPT 的過程中，也遇到了這樣的卡點(diǎn)?

后來，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很有效的方法——分治法，這是一個(gè)古老而強(qiáng)大的策略，教會(huì)我們?nèi)绾巍阜侄沃埂?/p>

分治法的核心在于將一個(gè)龐大的問題拆分成若干個(gè)更小、更易于管理的部分??。

我舉個(gè)栗子??，假設(shè)我要組織一場(chǎng)大型聚會(huì)，如果一下子想把所有事情一股腦兒都做好，我頭都大了??。

但如果我將大任務(wù)拆分成多個(gè)小任務(wù)，比如安排食物??、音樂??、場(chǎng)地???等，然后分別解決，事情就會(huì)變得簡(jiǎn)單得多。

為了方便大家理解分治法，我畫了一幅簡(jiǎn)單的示意圖：

用一句話總結(jié)分治法：將大任務(wù)拆分成一個(gè)個(gè)更小的子任務(wù)，逐個(gè)完成子任務(wù)后，將結(jié)果合并，就得到了最終結(jié)果?

二、Prompt Chain（提示詞鏈）

把分治法這種思維運(yùn)用到 GPT 提示詞上，我們就能更好地指導(dǎo) GPT 處理復(fù)雜的任務(wù)??

這就引出了一個(gè)新的概念：Prompt Chain??

它不是一個(gè)單獨(dú)的工具，而是一種策略??

通過將多個(gè)相關(guān)的提示詞串聯(lián)起來，形成一個(gè)處理復(fù)雜問題的連續(xù)流程。

就像這樣：

大家可能會(huì)問，為什么要用這個(gè)所謂的 Prompt Chain 呢?

1、Token 長(zhǎng)度限制

在航海手冊(cè)第四課中，可以看到每一個(gè)模型的 token 限制：

?? GPT 輸出文字有限制，是因?yàn)?token 的限制，每當(dāng)我們向 GPT 輸入一段內(nèi)容，所有參與對(duì)話的 token 都會(huì)被計(jì)算在內(nèi)，包括我們輸入的內(nèi)容和 GPT 的回答。

?? 這意味著，如果你和 GPT 的交互流程過長(zhǎng)、你的生產(chǎn)內(nèi)容（例如文章）過長(zhǎng)，都會(huì)導(dǎo)致 token 超出，最終導(dǎo)致生成內(nèi)容質(zhì)量不佳，無(wú)法滿足你的預(yù)期。

2、任務(wù)流復(fù)雜導(dǎo)致穩(wěn)定性下降

我們期望 GPT 能夠在一次對(duì)話中，就能達(dá)到我們的最終訴求。

但是，很可惜，如果任務(wù)相當(dāng)復(fù)雜，就很有可能導(dǎo)致任務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，俗稱“GPT 抽風(fēng)了，開始胡言亂語(yǔ)”??

因?yàn)樗械奶崾驹~內(nèi)容，都會(huì)占一定的權(quán)重，導(dǎo)致各個(gè)子任務(wù)相互影響，最終導(dǎo)致工序錯(cuò)亂，信息紊亂??

同時(shí)，在一段提示詞當(dāng)中完成全部的任務(wù)，在調(diào)試時(shí)會(huì)異常困難，當(dāng)生成的內(nèi)容不符合預(yù)期時(shí)，比較難定位到出現(xiàn)問題的段落和文字??

3、Prompt 并不是萬(wàn)能的

有的復(fù)雜任務(wù)拆解成一個(gè)個(gè)小任務(wù)之后，其實(shí)有相當(dāng)一部分不是靠提示詞+GPT 就可以解決的。

例如有的人需求是：“GPT 能幫我快速在小紅書上起號(hào)嗎？??幫我直接寫做出爆款文案嗎？”

我想問：

你的對(duì)標(biāo)賬號(hào)是什么? GPT 知道嗎？不知道！GPT 知道從哪里去找嗎？不知道！只能人類自己去找對(duì)標(biāo)賬號(hào)??。

他的優(yōu)秀文案有哪些??？——GPT 知道嗎？不知道！GPT 能幫你提取視頻文案嗎？不能！需要人類使用批量提取文案工具去提取。

你的用戶群是哪些??？——GPT 知道你的用戶群?jiǎn)?？不知道！只能人類自己做好粉絲畫像分析再告訴 GPT 。

從上面的問題中，我們可以看到：其實(shí) GPT 并不能幫助我們做到全部的事情??

很多時(shí)候，在我們的解決方案當(dāng)中，一定會(huì)穿插一些 GPT 能力之外的事情??

這些事情，需要我們用其他的一些非 AI 大模型的工具來進(jìn)行輔助??

當(dāng)然，你完全可以將這些工具，也穿插在你的 Prompt Chain 的工作流當(dāng)中??

講了這么多，總結(jié)一下，Prompt Chain 本質(zhì)上想要傳達(dá)的是：

1. 你需要將你的需求做細(xì)顆粒度的分解，也就是把大任務(wù)拆成小任務(wù)，小任務(wù)拆成更小的任務(wù)??

2. 你需要將每個(gè)小任務(wù)選擇合適的工具/模型來實(shí)現(xiàn)??；

好，明白了 Prompt Chain 的原理之后，接下來，我們用幾個(gè)示例來講解怎么運(yùn)用 Prompt Chain 在實(shí)際的 AI 對(duì)話中。

一）關(guān)卡 1??

假設(shè)我想讓 GPT 幫我計(jì)劃一場(chǎng)周末郊游???，但是如果我只問一個(gè)很寬泛的問題：

“怎樣計(jì)劃一場(chǎng)完美的郊游？”

這樣的問題對(duì) GPT 來說太過籠統(tǒng)，它會(huì)給出一些泛泛而談的建議，俗稱“正確的廢話”???

因?yàn)樗淮_定我具體的背景信息。

但如果我使用 Prompt Chain，和 GPT 一步一步來解決問題??

我可能會(huì)先問：“聯(lián)網(wǎng)搜索一下這周末無(wú)錫的天氣怎樣？”??，GPT 會(huì)給我一個(gè)明確的天氣預(yù)報(bào)。

接著，我再問：“在這樣的天氣下，有哪些推薦的戶外活動(dòng)？”???

基于天氣狀況，GPT 會(huì)給出幾個(gè)合適的活動(dòng)建議??

然后我繼續(xù)問：“我選擇 xxx 活動(dòng)需要做哪些準(zhǔn)備？幫我列一份列表”??

...

通過這樣一連串的問題和回答，GPT 就能逐步構(gòu)建出我的完美周末郊游計(jì)劃???

其中，

每個(gè) Prompt 都是一個(gè)小任務(wù)，連在一起，就能順暢地完成整個(gè)大任務(wù)。

就像我們做菜，先切菜??，再炒菜??，最后出鍋??，每一步都為下一步做準(zhǔn)備，最終完成一道美味的佳肴???。

二）關(guān)卡 2??

讓我們通過一個(gè)更落地的實(shí)際案例來看看分治法和 Prompt Chain 是如何發(fā)揮作用的??

幾周前，我接到一個(gè)代寫任務(wù)，根據(jù)《工程經(jīng)濟(jì)學(xué)課程報(bào)告要求》寫一份課程課程報(bào)告??

這是一個(gè)挺大的任務(wù)，而我作為一個(gè)從來沒有學(xué)過工程經(jīng)濟(jì)學(xué)的人，一下子根本不知道從哪里開始??

于是，我用 GPT 協(xié)助我完成這個(gè)任務(wù)??

先看一個(gè)錯(cuò)誤的示例，全選復(fù)制《工程經(jīng)濟(jì)學(xué)課程報(bào)告要求》的所有文字并粘貼到對(duì)話框中。

然后再說“幫我寫一份《工程經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程報(bào)告”

GPT 的回答是：

GPT 它只是給出一份課程報(bào)告的簡(jiǎn)單示例，根本不能拿來直接用！??

還記得分治法嗎？把任務(wù)拆解成一個(gè)個(gè)小任務(wù)，再逐個(gè)擊破，最終合并到一起??

所以，正確的做法應(yīng)該是

**步驟一：先拆分任務(wù)??

這里，可以運(yùn)用這段提示詞：

我要完成 XXX 任務(wù)，請(qǐng)你幫我將任務(wù)拆解，列出任務(wù)清單，并且規(guī)劃任務(wù)執(zhí)行者。


- 任務(wù)清單：將復(fù)雜任務(wù)細(xì)化為具體的小任務(wù)，明確每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行方式和執(zhí)行者。

- 執(zhí)行者分為三種：GPT、人機(jī)協(xié)同或純?nèi)祟?br>
+ GPT：任務(wù)完全能由 GPT 大模型獨(dú)立自主完成。例如：GPT 根據(jù)人類輸入的文章， 總結(jié)整理 + 純?nèi)祟悾喝蝿?wù)只能靠人類完成，GPT 無(wú)法幫忙。例如：打印文件（因?yàn)?GPT 無(wú)法連接真實(shí)世界的硬件設(shè)備） + 人機(jī)協(xié)同：任務(wù)需要人類與 GPT 通過文字交流的方式共同解決。

為什么要分為三種執(zhí)行者呢？??我們先看一下這樣做的效果：

首先，我們要清楚，AI 解決任務(wù)的方式和人類不一樣的。

對(duì)人類來說：

但是，對(duì) GPT 來說：

任務(wù)清單（GPT）：

1. 閱讀文章，輔助人類了解《工程經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程的三大類知識(shí)點(diǎn)??
    
2. 輔助人類在三大類知識(shí)點(diǎn)中各選擇一個(gè)知識(shí)點(diǎn)??
    
3. 創(chuàng)建 word 文件??
    
4. 編寫該知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用題目，并詳細(xì)解答???
    
5. 將題目和解題過程寫到 word 中??

目前，GPT 的每一次決策都依賴人類的反饋、選擇，

我們應(yīng)該意識(shí)到 「純?nèi)斯そ鉀Q問題」和「人機(jī)協(xié)同解決問題」的方式是不同的。

意識(shí)不到這點(diǎn)的人，可能會(huì)誤以為 GPT 完全能按照純?nèi)斯さ姆绞饺ソ鉀Q問題。

例如，我之前看到一段提示詞，是關(guān)于英語(yǔ)練習(xí)的，提示詞中有一句是“每日提醒用戶學(xué)習(xí)”

GPT 怎么給用戶提醒？到點(diǎn)了給用戶發(fā)一條消息提醒他們學(xué)習(xí)英語(yǔ)？目前的 GPT 可做不到這點(diǎn)??

好，拉回來，剛才我們已經(jīng)完成了步驟一：拆分任務(wù)，現(xiàn)在，我們開始逐個(gè)擊破??

1、選擇三個(gè)知識(shí)點(diǎn)（純?nèi)祟悾?/strong>

剛剛 GPT 給我們規(guī)劃的是純?nèi)祟?，但是我只是完成任?wù)，不是為了學(xué)東西，那肯定是讓 GPT 幫我選擇最簡(jiǎn)單、最好做的知識(shí)點(diǎn)??

靈活變通，不是說必須要根據(jù) GPT 規(guī)劃的計(jì)劃去執(zhí)行??

所以，Prompt1:

考慮所選知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用，并基于個(gè)人實(shí)際生活、工作、見聞，從這三大類知識(shí)點(diǎn)中各選擇一個(gè)最簡(jiǎn)單、最容易完成、最快完成的知識(shí)點(diǎn)，只選擇出知識(shí)點(diǎn)即可

為什么我在結(jié)尾寫的是“只選擇出知識(shí)點(diǎn)即可”？因?yàn)槲遗?GPT 自作多情，選完知識(shí)點(diǎn)后就直接開始 kuku 寫??

這違背了我們的“一次只完成一個(gè)小任務(wù)”原則??

現(xiàn)在，GPT 幫我選擇了上面這三個(gè)知識(shí)點(diǎn)??

2、理解每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用（人機(jī)協(xié)同）??????

我只是完成任務(wù)，不是為了學(xué)東西，所以這一步直接跳過??

3、編寫、解答應(yīng)用題目（人機(jī)協(xié)同）

由于選擇的知識(shí)點(diǎn)比較簡(jiǎn)單，可以把編寫題目和解題這兩個(gè)步驟放到同一個(gè) Prompt 中解決。

我們需要解決三個(gè)知識(shí)點(diǎn)，很明顯，這里又能把任務(wù)進(jìn)行拆分??

首先是第一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，輸入 Prompt2.1：

GPT 輸出結(jié)果：

接著，讓 GPT 把第一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的題目和答案添加到 word 文檔中。

然后是第二個(gè)知識(shí)點(diǎn)，輸入 Prompt2.2：

第二類：經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)
我選擇 “靜態(tài)投資回收期計(jì)算”。這個(gè)指標(biāo)是最基本的，不需要考慮資金的時(shí)間價(jià)值，只需簡(jiǎn)單的加減法即可計(jì)算出。
在深入理解該知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用的基礎(chǔ)上，基于個(gè)人實(shí)際生活、工作、見聞，編寫該知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用題目，并針對(duì)題目做出詳細(xì)解答。

完成之后，將題目和解答過程添加到 word 中

接著，第三個(gè)知識(shí)點(diǎn)，Prompt2.3:

由于 GPT 已經(jīng)執(zhí)行了兩次同樣的任務(wù)，它已經(jīng)學(xué)會(huì)了怎么做。

所以現(xiàn)在我們就不需要把提示詞寫得這么詳細(xì)了??

GPT 的輸出結(jié)果跟上一個(gè)的差不多，我就不貼圖片了。

4、撰寫報(bào)告文檔（人機(jī)協(xié)同）和最終審查（純?nèi)祟悾?/strong>

Prompt3:

請(qǐng)?zhí)峁?nbsp;word 文檔的下載鏈接

我將更新了第三個(gè)知識(shí)點(diǎn)之后的 word 文件下載到桌面，打開，檢查一下。

嗯，沒啥問題，人工調(diào)整一下格式，就完成任務(wù)了??

以上就是一個(gè)用分治法和 Prompt Chain 解決復(fù)雜問題的實(shí)際案例??

我們回顧一下。

首先：拆分任務(wù)

接著，設(shè)計(jì) Prompt Chain

為每個(gè)小任務(wù)設(shè)計(jì)一個(gè) Prompt：

• Prompt1：「考慮所選知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用，并基于個(gè)人實(shí)際生活、工作、見聞，從這三大類知識(shí)點(diǎn)中各選擇一個(gè)最簡(jiǎn)單、最容易完成、最快完成的知識(shí)點(diǎn)。只選擇出知識(shí)點(diǎn)即可」

• Prompt2.1：「我選的第一個(gè)知識(shí)點(diǎn)是“名義利率 vs 實(shí)際利率”。在深入理解該知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用的基礎(chǔ)上，基于個(gè)人實(shí)際生活、工作、見聞，編寫該知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用題目，并針對(duì)題目做出詳細(xì)解答」

• Prompt2.2：「第二類：經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo) 我選擇 “靜態(tài)投資回收期計(jì)算”。這個(gè)指標(biāo)是最基本的，不需要考慮資金的時(shí)間價(jià)值，只需簡(jiǎn)單的加減法即可計(jì)算出。在深入理解該知識(shí)點(diǎn)的概念、計(jì)算與應(yīng)用的基礎(chǔ)上，基于個(gè)人實(shí)際生活、工作、見聞，編寫該知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用題目，并針對(duì)題目做出詳細(xì)解答。完成之后，將題目和解答過程添加到 word 中」

• Prompt2.3：「下一個(gè)：第三類：工程經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)——財(cái)務(wù)分析和經(jīng)濟(jì)分析 14。財(cái)務(wù)分析輔助報(bào)表（1）營(yíng)業(yè)收入、稅金及附加表 編制：」

• Prompt3：「下一個(gè)：請(qǐng)?zhí)峁?word 文檔的下載鏈接」

最后，執(zhí)行 Prompt Chain ??

通過這樣的步驟，GPT 能夠更有效地完成每一部分任務(wù)，最后我們將這些部分組合起來，就能構(gòu)成一篇完整、深入的課程報(bào)告了??

希望這個(gè)例子能夠啟發(fā)大家在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)，試著用這種方法來尋找解決方案??

我們?cè)倏匆粋€(gè)例子。

三）關(guān)卡 3??

之前，我寫了一篇《ChatGPT 模仿創(chuàng)作內(nèi)容的萬(wàn)能思路》

在這個(gè)教程中，我通過逐步構(gòu)建和不斷優(yōu)化提示詞，最終迭代出一個(gè)小紅書視頻標(biāo)題生成助手??

「小紅書視頻標(biāo)題生成助手」這套提示詞并不是一下子就寫出來的。

我也是用分治法將這個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆解，拆解成了下面幾個(gè)小任務(wù)：

1、收集高質(zhì)量的標(biāo)題示例作為后續(xù)分析的基礎(chǔ)（純?nèi)祟悾??

2、詢問 GPT 分析標(biāo)題特點(diǎn)的維度 （人機(jī)協(xié)同）????

3、讓 GPT 根據(jù)這些維度分析標(biāo)題特點(diǎn)（人機(jī)協(xié)同）????

4、編寫提示詞（純?nèi)祟悾??

5、測(cè)試提示詞（人機(jī)協(xié)同）??

6、迭代提示詞（人機(jī)協(xié)同）??

接著再給人機(jī)協(xié)同的任務(wù)設(shè)計(jì) Prompt Chian??

其中，收集高質(zhì)量標(biāo)題這一步我用的工具是后羿采集器，與 AI 無(wú)關(guān)。

所以，從廣義的角度來看，Prompt Chain提示詞鏈，這條鏈的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)不一定是 AI ，它可能是其他工具。

時(shí)間關(guān)系，我就不進(jìn)一步展開講解了，還沒看過視頻的同學(xué)，我十分推薦你去看，并且視頻教的方法實(shí)踐起來??

希望今天分享的分治法和 Prompt Chain 能幫到大家在未來更好地用 AI 工具提高效率???

以上，enjoy～