第四章:大模型（LLM)】07.Prompt工程-(8)任务分解

第四章：大模型（LLM）

第七部分：Prompt 工程

第八节：任务分解

一、任务分解的概念

任务分解（Task Decomposition）是指将一个复杂任务拆解为若干更小、更简单的子任务，并逐步解决这些子任务，最终完成整体目标的过程。
在大模型应用中，任务分解能够帮助模型减少推理复杂度，提升输出的条理性和准确率。

与人类解决问题的逻辑类似，任务分解能够模拟“分步思考”的过程，使得模型在面对复杂问题时不会一次性给出模糊或错误的回答，而是通过逐级展开，逐步接近正确解。

二、任务分解的必要性

1. 应对复杂问题：当问题涉及多个逻辑环节时，直接回答可能出错，分解后逐步解决更稳定。

2. 提升可控性：开发者可以在分解步骤中加入限制或指导，避免偏离目标。

3. 减少幻觉（Hallucination）：逐步拆分任务可以让模型在每一步中聚焦于有限信息，降低生成虚假内容的概率。

4. 利于可解释性：通过展示分解步骤，用户能清晰理解模型的推理路径，增强信任感。

三、常见的任务分解方法

1. 顺序分解

   • 按任务的自然流程逐步拆分。

   • 例子：写论文 → 确定题目 → 收集资料 → 撰写大纲 → 撰写正文 → 修改润色。

2. 树状分解

   • 以树结构展开，将大任务拆成多个子任务，子任务再继续拆解。

   • 例子：创业计划 → 市场调研 / 产品设计 / 融资计划 / 团队建设。

3. 角色分解

   • 模拟多角色协作，将任务分配给不同的“虚拟角色”。

   • 例子：写一本书 → 编辑负责结构 → 作家负责写作 → 评论家负责修改建议。

4. 递归分解

   • 如果子任务仍然复杂，再继续拆解，直到子任务变得足够简单。

   • 例子：编写算法 → 先写主框架 → 再写关键函数 → 再实现底层逻辑。

四、任务分解在 Prompt 工程中的应用

1. 编程任务

   • 提示模型先写伪代码，再转为完整代码，最后再进行优化与测试。

2. 问答任务

   • 先让模型分析问题的结构 → 列出要点 → 再逐一展开。

3. 写作任务

   • 让模型先生成大纲 → 再分章节扩写 → 最后生成总结。

4. 推理任务

   • 将复杂推理问题拆解为多个逻辑步骤，保证答案的准确性。

五、示例

任务：请解释“气候变化对农业的影响，并提出解决方案。”

• 未分解 Prompt：
  “请解释气候变化对农业的影响，并提出解决方案。”
  → 模型可能一次性给出简短、笼统的回答。

• 任务分解 Prompt：

  1. “请先解释气候变化会带来哪些环境变化（如气温、降水、灾害）。”

  2. “请进一步说明这些环境变化会对农业生产造成哪些具体影响。”

  3. “请提出至少三种应对策略，并解释其可行性。”
     → 生成的答案条理更清晰，内容更全面。

六、小结

任务分解是 Prompt 工程中的关键技巧之一，能够显著提升大模型在复杂任务中的表现。它通过逐步拆解问题，帮助模型避免跳跃性思维和模糊回答，从而生成更加系统、准确和可解释的结果。

提示语设计要点：

• 将大任务逐步细化，分配给模型分阶段完成；

• 在每个子任务的 Prompt 中保持明确和具体；

• 灵活使用顺序、树状、角色或递归分解方式。