プロンプトチェーン
プロンプトチェーンとは、ある言語モデル（LLM）プロンプトによって生成された出力を、後続の関連プロンプトの入力またはコンテキストとして使用する技術です。単一の巨大なプロンプトに頼って複雑な問題を解決するのではなく、チェーン化はタスクをより小さく、管理しやすく、相互に関連した一連のステップに分解します。
現実世界の複雑な問題には、単純な「一発で解決する」答えはほとんどありません。プロンプトチェーンにより、開発者やアナリストは、抽出、要約、推論、フォーマット付けなどの特定のサブタスクにおいて、LLMの強みを制御された反復的な方法で活用できます。これは、単一プロンプトのアプローチと比較して、最終的な出力の信頼性と深さを大幅に向上させます。
このプロセスは本質的に逐次的です。ステップ 1 がプロンプトを実行し、出力 A を生成します。この出力 A は、出力 A を処理して出力 B を生成するように設計されたステップ 2 のプロンプトの入力フィールドにプログラム的に供給されます。このフローは、最終的な望ましい結果が達成されるまで続きます。LangChain のようなフレームワークは、このステートフルなマルチステップ実行を管理するために特別に設計されています。
エージェント、検索拡張生成（RAG）、Few-Shot Learning
