Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现

系列导读你现在看到的是《Prompt Engineering 生产级实战：从零构建可落地的提示工程体系》的第6/10篇，当前这篇会重点解决：让 LLM 完成复杂任务时保持可控性和可追溯性。上一篇回顾：第 5 篇《输出格式化：让 LLM 输出可靠的结构化数据》主要聚焦 将 LLM 的输出从“创意”变为“数据”，适配下游系统。 下一篇预告：第 7 篇《安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击》会继续展开 在生产环境中保护 LLM 系统不被恶意利用，确保数据安全。全系列安排Prompt Engineering 入门：为什么你的提示词总是不靠谱？Prompt 结构设计：拆解一个可复用的模板引擎上下文窗口管理：如何让 LLM 记住该记住的？Few-Shot 与 In-Context Learning：从示例中提炼规则输出格式化：让 LLM 输出可靠的结构化数据Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现（本文）安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？成本与性能优化：让 Prompt 跑得更快更省从原型到生产：Prompt Engineering 的完整落地流程一、导语：从单步“黑盒”到多步“流水线”在上一篇文章中，我们解决了 LLM 输出格式化的问题，让模型从“创意生成器”变成了“结构化数据接口”。但生产环境中的任务往往不是单次问答就能完成的