[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-prompt-chaining::ru":3,"gloss-cluster-prompt-chaining::ru":20,"gloss-next-prompt-chaining::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"prompt-chaining","prompt-eng","Prompt chaining (цепочка промптов)","Prompt chaining — это паттерн проектирования приложений, при котором сложная задача разбивается на последовательность более мелких, целенаправленных вызовов LLM, где выход каждого шага служит (частью) входа для следующего, вместо попытки решить всю задачу в одном монолитном промпте. Это отражает принцип software-инженерии по разбиению большой функции на меньшие, тестируемые единицы: каждый шаг в цепочке проще, легче поддаётся качественной инженерии промптов, легче оценивается отдельно и легче отлаживается, когда что-то идёт не так, потому что сбой можно локализовать до конкретного шага, а не диагностировать внутри одного гигантского, непрозрачного промпта. Prompt chaining лежит в основе того, как реально строится большинство нетривиальных ИИ-продуктов — единый промпт «сделай всё» склонен показывать худшие результаты, чем хорошо спроектированная цепочка, на сложных, многоэтапных задачах, потому что каждый отдельный промпт в цепочке может быть короче, более сфокусированным и проверяться перед продолжением (шаг может даже включать проверочный барьер, который останавливает цепочку или повторяет попытку, если промежуточный результат не проходит проверку). Распространённые паттерны цепочек включают: последовательный (выход шага A питает шаг B, питает шаг C), ветвящийся (шаг классификации направляет в одну из нескольких разных нижестоящих цепочек в зависимости от своего результата) и в стиле map-reduce (один и тот же промпт выполняется по многим независимым частям параллельно, а затем финальный промпт объединяет\u002Fсуммирует все результаты). Этот паттерн также является концептуальной основой большинства фреймворков «ИИ-агентов», которые по сути являются цепочками промптов с добавленной логикой ветвления, вызовами инструментов и циклами. Компромисс по сравнению с единым промптом — дополнительная задержка (несколько последовательных обращений к API) и стоимость (несколько вызовов вместо одного), с чем команды справляются, запуская независимые шаги параллельно, где это возможно, и оставляя цепочки для задач, где точность единого промпта действительно недостаточна. Конкретный пример: SaaS-генератор постов для блога связывает в цепочку три промпта вместо одного: Шаг 1 — «На основе этой темы и целевого ключевого слова сгенерируй 5 возможных планов статьи с заголовками H2» (результат: 5 планов); Шаг 2 — промпт выбора\u002Fоценки выбирает самый сильный план на основе SEO-критериев (результат: 1 выбранный план); Шаг 3 — для каждого H2 в выбранном плане отдельный вызов промпта генерирует содержимое этого раздела, ссылаясь на общий контекст статьи (результат: полный текст статьи). Попытка сделать это одним гигантским промптом («напиши полную SEO-оптимизированную статью на 2000 слов о X») стабильно даёт общий, поверхностный контент; версия с цепочкой даёт более осознанно структурированный, более качественный результат, потому что у каждого шага одна чёткая задача.","Prompt chaining разбивает сложную задачу на последовательность более мелких промптов, где результат каждого шага питает следующий.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"agent","Агент (Agent)",{"slug":15,"name":16},"prompt-template","Шаблон промпта",{"slug":18,"name":19},"react-prompting","ReAct-промптинг",[21,25,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Автоматическая оптимизация промптов",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Цепочка плотности (CoD)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":34},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":34},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":34},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]