提示链实践：自动化学术报告生成的案例研究

arXiv cs.CL 论文
prompt-chaining llm scholarly-report automation case-study nlp

摘要

一项探索提示链用于自动化学术报告生成的案例研究，以arXiv论文形式呈现。

arXiv:2607.27210v1 公告类型：新 摘要：学术出版物的指数级增长要求自动化工具进行有效的信息综合。然而，简单的单次提示方法往往缺乏复杂综合任务所需的可靠性和质量。本文介绍并实证评估了一种多阶段提示链方法，作为此类任务更可靠的架构模式。该方法在我们系统AI SciBrief中实现，该系统自动生成学术简报。我们进行了一项对比实验，将我们的提示链方法与经过仔细优化的单次基线进行比较。两个系统均针对“教育”领域的人工撰写的“金标准”报告进行评估。结果表明可靠性存在显著差异：我们的提示链方法取得了100%的成功率，而优化基线在50%的运行中失败。在质量方面，所提出的方法也显示出明显优势，取得了更优的ROUGE-L F1分数（0.507对比0.486），主要得益于更高的精确率。我们得出结论，提示链是一种更可靠、更有效的工程方法，适用于复杂的多步骤生成任务，显著减轻了单片提示固有的失败和不一致风险。
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缓存时间: 2026/07/31 10:00 

# 实践中的提示链：自动化学术报告生成案例研究
来源：https://arxiv.org/abs/2607.27210
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