Prompt Chaining: Երբ մեկ prompt- ը չի հասանելի Եթե դուք երբեք փորձել եք միավորել ամբողջ ծրագրը մի միասին: Դուք գիտեք, թե ինչպե՞ս ավարտվում է: Հեղինակային պահանջները → լուծումներ → Plan → Risks → Final Doc 
 
 
 
 
 Նրանք փնտրում են քայլերը, Նրանք մոռանում են, Այն կարող է տալիս ձեզ «նշել» պատասխանը, որը չի կարող հեշտությամբ ստուգել, Երբ ինչ-որ բան սխալ է, դուք չգիտեք, թե որտեղ սխալ էր. Տեսեք այն, ինչպիսիք են գործառույթը ստեղծելու համար, որտեղ յուրաքանչյուր խոստովանությունը մի կայքը է տեղադրման գծի վրա: մեկ քայլ է, մեկ քայլ է, եւ արտադրանքը դարձնում է հաջորդ կայքը: Prompt Chaining Այսպիսով, դուք չեք պահանջում, որ LLM- ը պետք է անել «կամ ամեն ինչ». Դուք պահանջում եք, որ դա անել . one thing at a time, reliably 1) Ինչպե՞ս է անջատել սենյակում: Ի՞նչ է գործը: Prompt Chaining 
 
 
 
 
 Կարդալ, թե ինչ է մի մեծ գործառույթ, ավելի փոքր գործառույթների համար: Դիզայնում է մասնավոր prompt- ը յուրաքանչյուր sub-tack-ի համար Արդյունաբերական արտադրանքի փոխանցումը մեկ քայլից հաջորդը Բարձրացեք validation + correction- ը այնպես, որ սենյակը չի թռչվում Դա հիմնականում «microservices դիզայնը», որը կիրառվում է LLM դիզայնի. Single Prompt vs Prompt Chaining (լուսանկարներ) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Dimension 
 Single Prompt 
 Prompt Chaining 
 
 
 
 
 Complexity 
 Good for simple, one-shot tasks 
 Built for multi-step, real workflows 
 
 
 
 
 Logic 
 Model guesses the process 
 You   the process define 
 
 
 
 
 Control 
 Hard to steer 
 Every step is steerable 
 
 
 
 
 Debugging 
 “Where did it go wrong?” 
 You can pinpoint the broken step 
 
 
 
 
 Context limits 
 Easy to overflow 
 Feed data gradually, step-by-step Բարձրությունը Լավ է հեշտ, միասնական գործիքների համար Built for multi-step, real workflows Լոգին Մոդելը հավատում է գործընթացը Դուք Հիմնական գործընթացը Նկարագրություն Տեղադրություն Շատ հեշտ է վերցնել Բոլոր քայլերը կախված են Debugging մասին «Ինչի՞ն է սխալ» Դուք կարող եք տեղադրել սեղմված քայլը Հիմնական սահմանափակումներ հեշտ է վերլուծել Տեղադրեք տվյալները փաթեթավորել, փաթեթավորել 2) Ինչու դա աշխատում է (The Real Reason) LLMs չեն մեծ է juggling . multiple goals simultaneously Խնդրում ենք հարցնել: «Տեսագրեք պահանջները, առաջարկեք առանձնահատկությունները, հավելելեք փորձը, նախընտրեք, ապա գրեք պլան» - եւ դուք տեղադրել եք բազմաթիվ նպատակային optimization խնդիրը: Մոդելը սովորաբար կատարում է լավ աշխատանք: Արդյունաբերական եւ անմիջապես անմիջապես վերցնում է ամենը. one Prompt Chaining- ը նվազեցնում է գիտական բեռը: . one step → one output → one success criteria 3) Հիմնական մեխանիզմը: Input → Process → Output (Տեսանյութ) Պրոմտ Chaining- ը մի խողովակ է: 
 
 
 
 Տեղադրություն: Նախորդ քայլը արտադրանքը + բոլոր նոր տվյալները Process: The next prompt with rules + format constraints - Հաջորդ սեղմում Ապրանքը: Հիմնական արդյունքը հաջորդ քայլի համար Ահա մի հեշտ գծի, որը դուք կարող եք տեսնել: flowchart LR
  A[Raw user feedback] --> B[Prompt 1: Extract pain points]
  B --> C[Prompt 2: Propose features]
  C --> D[Prompt 3: Prioritise & estimate effort]
  D --> E[Prompt 4: Write an iteration plan]
 4) Երկու չորս չորս առեւտրային բաղադրիչներ է կառուցել լավ գծեր 4.1 Բարձրությունը պետք է լինի անմիջապես Միջազգային եւ եւ 
 
 
 Արդյունաբերական: յուրաքանչյուր քայլը կատարում է մեկ աշխատանք (լուսանկարներ) Համատեղելի: յուրաքանչյուր քայլը հիմնված է նախորդ արտադրանքի վրա (լուսանկարներ) Լավ: «Տեսակներ եւ դիզայնային առանձնահատկություններ արտադրել» Լավ: Քաղաք 1 արտադրում է դիզայնային առանձնահատկությունները: Քաղաք 2 արտադրում է առանձնահատկությունները, որոնք հիմնված են նրանց վրա: 4.2 Միջազգային արտադրանքը պետք է կառուցվել Հաջորդ ուղեցույցը կարող է սխալ կարդալ այն, վերլուծել այն, կամ չգիտել այն: Օգտագործեք բաղադրիչներ, ինչպիսիք են Հիմա Արդյոք . JSON tables bullet lists with fixed keys Նկարագրություն (JSON- ը դուք կարող եք ճշգրտել): {
  "pain_points": [
    {"category": "performance", "description": "Checkout takes > 8 seconds", "mentions": 31},
    {"category": "ux", "description": "Refund button hard to find", "mentions": 18},
    {"category": "reliability", "description": "Payment fails with no error", "mentions": 12}
  ]
}
 4.3 Ամեն խոստը պետք է բացառապես «նշել» ինտերնետը Չեք կարծում, որ մոդելը «մասեցնում է, թե ինչ եք նշանակում»: Հաջորդ ուղեցույցում, բացառապես նշեք նախորդ արտադրանքը: 
 
 «Մենք օգտագործում ենք pain_points JSON- ում pain_points- ում, կունենա 1-2 գործառույթներ մեկ բաղադրիչի համար...» «Մենք օգտագործում ենք pain_points JSON- ում pain_points- ում, կունենա 1-2 գործառույթներ մեկ բաղադրիչի համար...» 4.4 Բարձրացեք սխալների ճանապարհում (խալոգման + վերահսկման) Ամեն շինարարը պետք է «պատոմս»: 
 
 
 
 «Ինչպե՞ս կարող եք ստանալ ամեն ինչ, ինչ պետք է ստանալ, եւ ինչ պետք է ստանալ»: «Եթե սխալ է, կոտրեք միայն սխալը» Guardrail: «Max 2 retries; այլն վերցնել լավագույն փորձ + սխալներ» 5) Three Architectures You’ll Use Everywhere 5.1 Linear Chaining: Fixed քայլեր, ոչ մանրամասներ Աշխատանքային պրակտիկը նախընտրելի է. Use it when: Տեսակ: UK Monthly Revenue Report (Linear) Տեսեք, որ դուք ունեք CSV- ի արտահանման անգլերեն էլեկտրոնային առեւտրի շուկայում եւ դուք ցանկանում եք: 
 
 
 
 Պահպանություն Տեսակներ Ապրիշի գրասենյակ Step 1 — Data cleaning prompt (outputs a clean table or JSON) SYSTEM: You are a data analyst. Follow the instructions exactly.
USER:
Clean the dataset below.
​
Rules:
1) Drop rows where revenue_gbp or units_sold is null.
2) Flag outliers in revenue_gbp: > 3x category mean OR < 0.1x category mean. Do not delete them.
3) Add month_over_month_pct: (this_month - last_month) / last_month * 100.
4) Output as JSON array only. Each item must have:
   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct
​
Dataset:
<PASTE DATA HERE>
 Step 2 — Insights prompt (outputs bullet insights) SYSTEM: You are a senior analyst writing for a UK leadership audience.
USER:
Using the cleaned JSON below, produce insights:
​
1) Category: Top 3 by revenue_gbp, and Top 3 by month_over_month_pct. Include contribution %.
2) Region: Top 2 regions by revenue, and biggest decline (>10%).
3) Trend: Overall trend (up/down/volatile). Explain revenue vs units relationship.
​
Output format:
- Category insights: 2-3 bullets
- Region insights: 2-3 bullets
- Trend insights: 2-3 bullets
​
Cleaned JSON:
<PASTE STEP-1 OUTPUT>
 Step 3 — Report-writing prompt (outputs final document) SYSTEM: You write crisp internal reports.
USER:
Turn the insights below into a "Monthly Revenue Brief" (800–1,000 words).
​
Structure:
1) Executive summary (1 short paragraph)
2) Key insights (Category / Region / Trend)
3) Recommendations (2–3 actionable items)
4) Close (1 short paragraph)
​
Use GBP (£) formatting and UK spelling.
Insights:
<PASTE STEP-2 OUTPUT>
 Linear Chains- ը ավելի լավ է, քան այն, որ կարող է ստանալ: Նրանք հուսալի են, ավտոմատացված են եւ հեշտ են ստուգել: 5.2 Branching Chaining: ընտրեք ուղիղ, որը հիմնված է դասընթացը Հաջորդ քայլը կախված է որոշման տեսակը (թոդը, քաշը, նպատակը): Use it when: Ապրանքներ: Customer Message Triage (Ապրանքներ) 1-րդ սերտիֆիկը նշում է հաղորդագրությունը: SYSTEM: You classify customer messages. Output only the label.
USER:
Classify this message as one of:
- complaint
- suggestion
- question
​
Output format: label: <one of the three>
​
Message:
"My order was charged but never arrived, and nobody replied to my emails. This is ridiculous."
 Այնուհետեւ դուք Branch: 
 
 
 
 Եթե վախենում եք, generate incident response plan If suggestion → produce feasibility + Roadmap slotting- ը Եթե հարցը generate a direct support answer Խնդրում ենք վերցնել հարցեր (լուսանկարներ): SYSTEM: You are a customer ops manager.
USER:
Create a complaint handling plan for the message below.
​
Include:
1) Problem statement
2) Actions: within 1 hour, within 24 hours, within 48 hours
3) Compensation suggestion (reasonable for UK e-commerce)
Output in three sections with bullet points.
​
Message:
<PASTE MESSAGE>
 Արդյոք, ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն. 5.3 Looping Chaining: Կասեք, մինչեւ դուք հասկանում եք Stop Condition Դուք պետք է վերահսկել մի քանի նման նյութեր, կամ վերահսկել արտադրանքը iteratively. Use it when: Ապրանքային ցուցակներ (Looping) 1-րդ սերտիֆիկը կտրում է ցուցակները բլոգների մեջ: SYSTEM: You format product data.
USER:
Split the following product list into separate blocks.
​
Output format (repeat for each item):
[ITEM N]
name:
key_features:
target_customer:
price_gbp:
​
Product list:
<PASTE LIST>
 Երկու փաթեթներ յուրաքանչյուր բլոգի վրա: SYSTEM: You write high-converting product copy.
USER:
Write an e-commerce description for the product below.
​
Requirements:
- Hook headline ≤ 12 words
- 3 feature bullets (≤ 18 words each)
- 1 sentence: best for who
- 1 sentence: why it's good value (use £)
- 150–200 words total, UK English
​
Product:
<PASTE ITEM N>
 Հեղինակային շինարարություն պետք է : hard stop rules 
 
 
 
 Արդյոք, այնքան լավ է, թե՞ Երկու անգամ, եթե սխալը շատ երկար է, կամ Սեղմեք, եթե validation անցնում է Արդյոք, դուք կարող եք ստեղծել աշխարհում ամենաբարձրը infinite loop. «Don’t Shoot Yourself»-ի գրասենյակը Արդյունքը: Intermediate format is messy → next prompt fails Արդյոք սխալը չի փոխվում. Fix: Ավելացնել linux- ը ինչպիսիք են: 
 
 
 «Ես միայն JSON- ում եմ» «Եթե դուք չեք կարող համատեղել, արտադրանքը: ERROR:FORMAT» Problem: Մոդելը մոռանում է նախորդ մանրամասները «Այս անգամ» «Այս անգամ» «Այս անգամ» Fix: 
 
 
 «Մենք կարող ենք օգտագործել pain_points- ը նախորդ արտադրանքի վրա». «Ես չգիտեմ, որ պետք է միասին կատեգորիաներ ստեղծել»: Հիմնական հոդված՝ Loops Never Converge Տեղադրեք մանրամասներ + Max Retries. Fix: 
 
 
 
 «Այս խոսքը ≤ 200» «Max Retries: 2» «Եթե դեռ սխալ է, վերցրեք լավագույն փորձը + սխալը» Արդյունք: Գործարանային ընտրությունը սխալ է Բարձրացնել դասընթացներ + ավելացնել երկրորդ վերահսկողություն. Fix: Նշում է: 
 
 
 Պահպանումը պետք է ներառում է բացասական զգացմունքներ եւ konkret խնդիրներ: Եթե անսահմանափակ է, արտադրանքի մետաղադրամը: հարց (նշվում է բացահայտման համար): 7) Ապրանքներ, որոնք կարող են դառնալ Chaining- ը ավելի փոքր է: Դուք կարող եք մանրամասներ մանրամասներ մանրամասներ մանրամասներ (copy / paste աշխատանքներ), բայց գործիքների օգնում է, երբ դուք գնալ ավելի քան մի քանի քայլ. 
 
 
 
 
 n8n / Make: Low-code workflow գործիքները API calls, storage outputs, triggering alerts համար: LangChain / LangGraph: Բարձրացրեք շինարարություններ, որոնք օգտագործում են memories, branching, retries, tool calls եւ state management: Redis / Postgres: Պահպանեք միջին արդյունքները, որպեսզի դուք կարող եք վերադարձել, վերահսկել եւ փնտրել վերահսկողություն. Google Docs- ը: Ուսանելիապես արդյունավետ է early-stage «մարդիկ սեղմում» սեղմման համար: 8) Ինչպե՞ս է այն բարձրացնել Prompt Chaining- ը նույնիսկ ավելի հզոր է, երբ դուք միացեք այն հետ: 
 
 
 
 RAG: ավելացեք վերցնել քայլը mid-chain- ի համար (հարկե, «Fetch Policy Docs»-ը, նախքան գրել է պատասխանը) : approve before risky actions (pricing changes, customer refunds, compliance replies) Human approval gates Multi-modal քայլերը: text → image brief → diagram generation → final doc Հաջորդ Take Prompt Chaining is not “more prompts.”   It’s  . workflow design Երբ դուք սկսում եք բուժել ուղեցույցներ, ինչպիսիք են պայմանների, հավելվածների եւ սխալների ճանապարհների քայլեր, ձեր LLM- ը չի գործում, ինչպիսիք են բուժական տեքստային արտադրողը, եւ սկսում է գործել, ինչպիսիք են հավելված թիմային ընկերը - մեկ շաբաթ: Եթե դուք ստեղծում եք ինչ-որ բան ավելի շատ, քան մի միավոր բաղադրիչ, . chain it

Read My Stories

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Prompt Chaining: Transform One Prompt into a Reliable LLM Workflow- ը

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps