Welche Methode unterteilt eine komplexe Aufgabe in eine Abfolge kleinerer Prompts, die nacheinander an ein großes Sprachmodell (LLM) gesendet werden?

Prompt Chaining ist die korrekte Methode, da sie eine komplexe Aufgabe in mehrere kleinere, sequenzielle Prompts aufteilt. Jeder Prompt baut auf dem Ergebnis des vorherigen auf und führt das LLM schrittweise durch die Aufgabe. One-shot Prompting ist falsch, da es die Aufgabe in einem einzigen Prompt löst, ohne sequentielle Schritte. Tree of Thoughts ist eine fortgeschrittenere Methode, die verschiedene Denkpfade parallel erkundet, aber nicht primär auf der sequenziellen Verkettung von Prompts basiert. Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ebenfalls falsch, da es darum geht, externe Informationen abzurufen und in den Prompt zu integrieren, anstatt die Aufgabe in sequentielle Prompts zu zerlegen.