我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Prompt Chaining 在各種場景中都體現了它的有效性，特別是當任務的複雜性和維度超出了大型語言模型單次運行的能力時，以下是一些可以有效運用此方法的實例：
- 複雜任務執行：在軟體開發和工程等領域，可以透過利用 Prompt Chaining 以系統化的方式隔離和解決問題來簡化複雜的調試和演算法開發
- 增強透明度和控制力：在機器人流程自動化中，可以透過 Prompt Chaining 來管理機器人執行的順序任務，從而更有效地管理多步驟業務流程的自動化
- 映射到不同的 LLM 步驟：資料科學和分析通常涉及一系列資料轉換、清理、分析和視覺化步驟，這些步驟可以使用 Prompt Chaining 來組織和執行
- 為融合 AI 的應用程式製作原型：對於旨在為醫療保健或金融等領域的 AI 應用程式製作原型的非 AI 專家來說，Prompt Chaining 透過將複雜的邏輯分解為更小、更易於管理的 Prompt Chaining 來降低進入門檻
- 錯誤檢測和故障排除：在機器學習和人工智慧開發中，透過將流程建構成資料預處理、模型訓練、評估和優化等不同步驟，開發和調整機器學習模型可以從 Prompt Chaining 中受益
- 迭代改進和最佳化：供應鏈和物流管理通常需要迭代改進或最佳化，這可以透過包含回饋迴路的 Prompt Chaining 結構來實現
- 即時自適應處理：在智慧製造中，即時自適應處理至關重要，可以設計 Prompt Chaining 以整合即時數據、反饋和調整，確保任務執行在不斷變化的條件下保持相關性和準確性
