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自我提问(Self-Ask)

把组合式问题显式拆成“后续问题”并逐一自答,最后综合;本质是把多跳分解固化为可读的输出结构。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-13

自我提问把多跳变显式

Self-Ask(Press et al., 2022)把组合式问题显式拆成「后续问题」并逐一自答,最后综合出结论。它的价值在于把多跳推理固化成一个可读结构:每一跳的中间答案都写在明面上,出错时能定位到是哪一跳查错或算错。把中间问题接到检索工具,就形成常见的多跳检索流程。

基本信息

输出结构问题 → 后续问题/中间答案交替 → 最终答案
适用跨实体、跨事实的组合问题
收益中间步骤可审计,能定位出错的那一跳
扩展把中间问题接到检索工具即多跳检索

典型使用场景

  • 多跳事实问答:先确认实体,再查该实体的属性
  • 指标溯源:先确定口径定义,再查对应数值与变化
  • 政策适用:先确认适用条款,再判断具体情形是否落入
  • 故障归因:先确认组件依赖关系,再逐层排查
  • 检索增强:把每个后续问题作为一次检索查询,逐步收集依据

自我提问模板

自我提问模板
问题:<组合问题>
后续问题 1:……?
中间答案:……
后续问题 2:……?
中间答案:……
所以最终答案是:……
# 限制后续问题数量(如至多 4 个),避免无限拆分
# 每个中间答案注明依据来源,便于核对是否查错
# 回答不了某一跳时明确写“无法确认”,不要跳过继续
# 最后一跳要回看:结论是否真的由中间的答案推出

各跳的检查点

环节内容检查点
初始问题待解的组合问题是否确实需要多跳
后续问题下一步要查什么是否必要、数量是否受控
中间答案该跳的结论是否有来源、是否与下一跳衔接
最终答案综合结论是否由中间答案推出,有无跳出
后续问题数量不设上限会无限拆分;给出终止规则(如至多 4 个)能显著降低跑偏与成本。
中间答案若被编造,后续推理全部失真;配合引用来源(要求给出依据片段)可大幅降低这类风险。

易错点

  • 后续问题不设上限,模型不断拆出新问题,输出冗长且最终结论与初始问题脱节
  • 中间答案没有来源标注,某一跳出错时无法判断是知识错误还是推理错误
  • 把单跳事实问题也强行拆成多跳,多余的中间步骤引入新的出错机会
  • 最后一跳不回看初始问题,答的是拆出来的子问题而不是原问题

数据来源与参考

  • Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models(Press et al., 2022)
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