Plan-and-Solve Prompting：复杂任务分解与并行执行的编程策略 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在复杂编程任务中非常有效的策略：Plan-and-Solve Prompting。这个策略的核心思想是将一个复杂的任务分解为若干个更小、更易于管理的子目标，然后并行地执行这些子目标，最终将结果整合起来，从而解决整个问题。 Plan-and-Solve Prompting 尤其适用于那些需要多步骤推理、知识检索、或者需要结合多个工具才能完成的任务。传统的Prompting方法，例如直接让模型尝试一步到位地解决复杂问题，往往难以取得理想的效果。因为它面临着以下几个挑战： 信息过载: 模型需要同时处理大量信息，容易迷失方向。 推理困难: 复杂的逻辑推理容易出错。 知识不足: 模型可能缺乏解决问题所需的特定知识。 工具调用复杂: 需要多次调用不同的工具，协同完成任务。 而Plan-and-Solve Prompting 通过将问题分解，能够有效地缓解这些问题。接下来，我们将从理论到实践，深入探讨 Plan-and-Solve Prompting 的各个方面。 1. Plan阶 …