Зачем разбивать сложный запрос на несколько простых
Когда в одном промпте требуется обработать текст, выделить ключевые точки, перефразировать и оценить тональность, модель распределяет внимание между всеми требованиями и может ошибиться в каждом. Разделение на этапы — сначала анализ, потом рефразировка, затем оценка — позволяет модели сконцентрироваться и выполнить каждый шаг аккуратнее.
Цепочка запросов также облегчает отладку. Если результат не подходит, понятно, на каком этапе случилась ошибка, и можно поправить ровно этот промпт, не трогая остальное. При монолитном запросе пришлось бы переделывать всё сразу.
Стратегия разбиения
Естественное разбиение — по смыслу: сначала выполнить то, что зависит только от исходных данных, потом то, что использует результаты первого запроса. Каждый промпт должен быть независимым и содержать нужный ему контекст из предыдущих шагов.
Время обработки может вырасти из-за задержек между запросами, но качество обычно выигрывает. Для критичных по скорости сценариев можно тестировать: провести обработку одним запросом и цепочкой, сравнить результаты и время, выбрать оптимальный вариант.
Цепочка также помогает с длинными текстами. Вместо попытки обработать весь документ за раз модель работает с частями, после чего результаты можно свести воедино — это стабильнее и подходит для масштабирования.