在生成式 AI 的提示工程中，Graph Prompting 在處理複雜關係資料時，為何通常比 Chain-of-Thought（CoT）更有效？
iPAS 考題解析
在生成式 AI 的提示工程中，Graph Prompting 在處理複雜關係資料時，為何通常比 Chain-of-Thought（CoT）更有效？
- A. Graph Prompting 幾乎不需要推理，只依靠圖結構即可得出結論
- B. Graph Prompting 僅需單次提示，即可避免多輪推理的誤差累積
- C. Graph Prompting 的生成速度通常更快，因此效率更高
- D. Graph Prompting 能捕捉非線性結構與上下文關聯，適合處理網絡化資訊 ✓ 正確答案
詳細解析
複雜關係資料通常包含非線性的節點與邊關係，形成網絡化結構。Graph Prompting 能直接捕捉這些非線性結構與上下文關聯，而 CoT 的線性推理鏈難以表達這種複雜的網絡關係。
出題年份：114 難度：★★☆