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怎么构造思维链数据？思维链提示工程的五大原则
我来为您翻译这篇关于思维链提示工程的文章，采用通俗易懂的中文表达： 思维链(CoT)提示工程是生成式AI(GenAI)中一种强大的方法，它能让模型通过逐步推理来解决复杂任务。 通过构建引导模型思考过程的提示，思维链能提高输出的准确性、连贯性和可靠性。本白皮书探讨了思维链提示工程的核心设计原则，提供实用案例，并概述了在各种应用中有效实施思维链的策略。 传统的提示方法往往导致输出缺乏深度或无法满足任务的复杂性。思维链提示工程通过让AI系统模拟逐步推理来解决这一问题，从而产生更有结构性和可靠性的输出。 思维链提示工程在制造业、教育、金融和医疗保健等多个领域都有应用。这种方法利用模型的固有能力来逻辑地处理和排序信息，使响应与用户目标保持一致。 思维链提示工程的关键原则 1. 思维链提示工程的应用 1. 制造业和自动化 场景：优化生产流程。 例子：一家制造厂由于装配线上的设备瓶颈而经常出现生产延迟。使用思维链提示工程，AI的引导如下： 第1步：识别瓶颈。
1.1K20编辑于 2025-04-11 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】提示工程 ① ( 通用人工智能 和 专用人工智能 | 掌握 提示工程 的优势 | 提示工程目的 | 提示词组成、迭代、调优及示例 | 思维链 | 启用思维链的指令 | 思维链原理 )
基础语言 , Prompt Engineering 提示工程 就是 如何设计和使用 提示词 的工程 ; 4、掌握 提示工程 的优势 提示工程师 相当于 就是 在 AGI 领域 可以设计和使用优秀提示词的工程师 第一轮的 提示词中 , 也可以在输出结果完成后 , 在后续交互中 追加约束 ; 追加约束提示词 : 回答更加简短一些 三、思维链 Chain of Thought 1、思维链简介 思维链 ( CoT ; 大模型 会自动将 复杂问题 拆解成多个步骤 , 逐步解决每个步骤的子问题 , 并明确地展示如何解决中间步骤的问题 , 最终得到准确的输出结果 ; 2、思维链推理过程 思维链推理过程 : 拆解问题 , 将 思考过程 完整的 展示出来 , 可以使用户了解问题的解决步骤 , 如果输出的结果不满意 , 可以针对有问题的步骤进行干预约束 ; 3、启用思维链的提示词指令 在提示词的末尾 , 追加 analyze the task step by step 或 中文 逐步分析任务 可以 激活思维链 , GPT 会给出思维过程 , 如何拆解问题 , 以及每个问题如何解决的 ; 4、思维链原理 使用了 思维链 指令后
2.2K22编辑于 2024-06-22 从提示词到精准生成：解密提示工程背后的思维链与微调秘诀
#从提示词到精准生成：解密提示工程背后的思维链与微调秘诀摘要在大语言模型(LLM)应用爆发式增长的今天，如何从简单提示词实现精准内容生成已成为开发者面临的核心挑战。 上周调试时，我连续修改37次提示词仍无法解决保险条款解释的准确性问题，直到引入思维链技术和针对性微调——这正是本文要解密的技术路径。提示工程已从"经验主义"迈入"科学方法论"阶段。 本文将带您从基础提示词出发，通过思维链构建认知桥梁，最终实现精准生成的技术闭环，让您告别"玄学调参"，掌握可复用的工程化方法。 3.思维链(ChainofThought)原理与应用3.1技术本质与工作机制思维链(ChainofThought,CoT)是提示工程中的革命性技术，其核心是引导模型展示推理过程而非直接输出结果。 7.总结与展望本文系统解密了从提示词到精准生成的技术路径，揭示了提示工程、思维链与微调技术的内在关联。
32310编辑于 2026-02-05- 来自专栏机器之心
思维链CoT进化成思维图GoT，比思维树更优秀的提示工程技术诞生了
要让大型语言模型（LLM）充分发挥其能力，有效的 prompt 设计方案是必不可少的，为此甚至出现了 prompt engineering（提示工程）这一新兴领域。 而在解决不同的 LLM 任务时，prompt 工程设计是一种能高效利用资源的方法。简单来说，就是在发送给 LLM 的输入中包含对任务的描述。 举个例子，一个人可能会先探索一条思维链，然后回溯再探索另一条，然后可能会意识到之前那条链的某个想法可以和当前链结合起来，取长补短，得到一个新的解决方案。 使用图模型，可以轻松实现聚合变换：通过添加来自建模了几条链中最后思维的顶点 v_1, ..., v_k 的传出边，使之指向组合这些链的单个思维 v^+。 研究者假设输出单个思维的成本为 O (1)，并将每个提示方案的总成本固定为 Θ(n)。 各种方案的结构如下。CoT-SC 由源自单个起始思维的 k 条独立链构成。ToT 是一条完全 k 叉树。
99630编辑于 2023-09-08 - 来自专栏石云升
提示词的高阶用法：思维链
Kimi的翻译效果如下： 不用任何提示词技巧，它也能达到我们的目的，通过翻译后的中文，我们是可以准确知道这段英文表达的意思的。 什么是提示词公式？ 我今天要给大家分享一个高阶使用技巧，这也是很多优秀的GPTs里可以看到的一种提示技巧，那就是思维链。 什么是思维链？ 思维链就是逻辑思考过程，就是一步一步把一个大问题拆解成各个小问题的过程。 而这个过程，在学术界的专业名词就叫思维链（Chain of Thought）。 在谷歌和OpenAI的一系列论文中已经验证，当你把一个问题，按照思维链的方式，一步步Prompt大型语言模型时，往往能够得到正确的答案。 而用思维链的话，我们可以发现，其实翻译也可以多个角色共同合作。我给大家看个实例，是网上很有名的宝玉老师做的翻译提示词，如下： 现在你要帮忙解释一篇专业的技术文章成简体中文给大学生阅读。
1K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】提示工程 ② ( 语言选择 - 英文更准确 | 自洽性 | 思维树 | 提示词正常输出 -＞ 思维链 -＞ 自洽性 -＞ 思维树 进化过程 | 提示词使用技巧 )
让用户或评估者对每个生成的文本结果进行评分或投票 , 或者让 大模型 自己投票 选择最好的一个 ; 三、思维树 在 思维链 的基础上 , 在特定的结点上 , 加入不同的分支 , 这样就得到了一颗 " 思维树 " ; " 思维链 " 参考 【AI 大模型】提示工程 ① ( 通用人工智能 和 专用人工智能 | 掌握 提示工程 的优势 | 提示工程目的 | 提示词组成、迭代、调优及示例 | 思维链 | 启用思维链的指令 , 是 使用相同的提示词 , 得到不同的输出结果 ; 思维树 , 是 在每个分支使用不同的提示词进行微调 , 得到不同的输出结果 ; 四、提示词正常输出 -> 思维链 -> 自洽性 -> 思维树 进化过程 " , 输出结果中会给出一步一步的逻辑推理过程 , 这是 提示词 思维链 的用法 ; 使用 相同的提示词 , 输出多个结果 , 然后在多个结果中进行投票 , 获得最佳结果 , 这是 提示词 自洽性 用法 , 将例子放在提示词中 ; 针对逻辑问题 和 计算问题 , 可以 启用思维链 , 将每一步的推理逻辑都展示出来 ; 如果中文不能得到满意的结果 , 可以 尝试使用英文 , ChatGPT 大模型是这样的
62321编辑于 2024-06-28 - 来自专栏程序员分享
Prompt工程进阶：少样本与思维链
本篇文章将通过一个动态权限菜单的实战案例，带领我们掌握两个强大的Prompt技巧：少样本与思维链：少样本提示（Few-shot Prompting） ：给AI举例子，让它学会模仿思维链（Chain of 适用场景需要特定输出格式的任务有明确模式匹配的逻辑希望AI模仿某种风格或规范思维链：让AI“说出解题思路”什么是思维链？思维链的核心思想是：引导AI展示中间推理步骤，而不是直接给出答案。 、多角色等特殊情况需要全面考虑各种情况组合使用的最佳实践在实际应用中，少样本提示和思维链不是互斥的，而是可以组合使用的：组合使用的Prompt模板text 体验AI代码助手 代码解读复制代码我需要一个[ 处理边界...第三步：生成完整的代码如何写出高质量的思维链Prompt技巧1：引导AI分步思考text 体验AI代码助手 代码解读复制代码请按以下步骤思考：1. 先分析数据结构设计2. 技巧4：要求对比不同方案text 体验AI代码助手 代码解读复制代码请对比两种权限合并策略（并集vs交集）的优缺点，然后选择最优方案结语你在实际工作中遇到过哪些适合用思维链解决的复杂问题？
19510编辑于 2026-03-18 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：大模型思维链提示工程：技术原理与行业应用案例分析
在此背景下，思维链提示作为一种新兴的提示工程技术应运而生，其核心价值在于通过显式引导模型生成逐步推理过程，将复杂问题分解为可执行的中间步骤，从而显著提升大模型在推理任务中的准确性与可靠性。 作为连接基础模型能力与复杂任务需求的关键桥梁，思维链提示不仅拓展了大模型的应用边界，更为提示工程领域提供了全新的方法论指导。 二、什么是思维链提示1. 基础概念 思维链提示是一种引导大模型进行逐步推理的提示工程技术，其核心在于通过结构化提示引导模型生成逐步推理过程，而非直接输出答案。 三、思维链提示的流程1. 流程图2. 迭代优化：基于验证结果调整提示结构，如增加示例多样性、细化引导语或修正推理步骤模板，直至模型稳定生成高质量思维链。四、思维链提示案例1.
70921编辑于 2025-12-03 - 来自专栏计算机工具
思维链是仅仅通过提示词实现的吗
思维链是仅仅通过提示词实现的吗 思维链并不单纯只是提示词的不断输入，虽然提示词在引导思维链过程中起到关键作用 思维链内涵 思维链是一种推理方式或思考路径，旨在让模型将复杂问题分解为多个中间步骤，逐步推导得出最终答案 在思维链场景中，提示词用于告知模型采用思维链推理方式，如“请分步骤解答”“请按以下步骤思考”等，或提供少量示例引导模型模仿推理，但这只是触发和引导思维链的手段。 两者关系 提示词是触发和构建思维链的重要工具，但思维链一旦构建起来，是模型基于自身参数和训练知识，按照设定的推理逻辑进行运算和推导的过程，并非简单持续输入提示词。 例如在零样本思维链中，仅通过在初始提示中加入引导指令，模型后续就能自主生成推理步骤和答案，过程中不需要不断输入新提示词 ；少样本思维链也是借助少量示例提示引导后，模型自主进行推理。 思维链是一种内在推理机制，提示词是外在引导手段，思维链的运行是模型复杂的计算和推理过程，远超提示词简单输入的范畴。
27510编辑于 2025-05-12 - 来自专栏程序员
智驾“请抬脚”提示感悟 - 当工程师思维遇见用户思维
最近，一个关于某品牌智能驾驶的提示细节在网络上悄然流传，事后回忆，突然感悟良多！ 这哪里是一句简单的提示语？这是一个思维世界的分水岭。1.工程师思维作为一名程序员，我太熟悉我们自己的思维模式了。我们构建逻辑，处理异常，追求代码的优雅与效率。 2.用户思维“请抬脚”则完全跳出了这个逻辑框架。它的设计者深刻地洞察到了一个被工程师忽略的细节：在开启智驾（尤其是自适应巡航）的状态下，用户的脚通常正轻松地搁在油门踏板上，或者处于休息状态。 3.我理解了项目经理回想自己的开发历程，有多少次，我写出的弹窗提示是这样的：“操作失败，错误代码：0x80070005”“系统检测到异常，请检查网络连接”“数据校验未通过”这些提示对我而言信息量充足，我甚至能立刻定位到是哪行代码抛出的异常 项目经理（或产品经理）的角色，正是那个在工程师思维的“巴别塔”与用户感知的“真实世界”之间搭建桥梁的翻译官。他们不精通代码，但他们精通人心。他们负责把冷冰冰的技术逻辑，“翻译”成有温度的用户语言。
20200编辑于 2025-11-01 - 来自专栏前端达人
用ChatGPT加速前端开发：高级思维链提示全解析
在本系列中，我们将分15期带你探索如何用 ChatGPT 驱动开发工作，包括： 高级思维链提示（本期内容） 面试备战策略 通过反馈迭代改进代码 渐进式 API 设计 Git 工作流优化 高级调试技巧 架构决策方法 今天，我们先从【高级思维链提示】开始，掌握如何用结构化提示方式解决复杂的开发问题。 引言 很多前端工程师习惯于用 ChatGPT 简单提问，如写一个函数或查找错误。 今天介绍的高级思维链提示技巧，就能帮助你更有效地引导 ChatGPT 深入思考，从而获得精准、全面的解决方案。 什么是「高级思维链提示」？ 复制以下提示词，逐步引导 ChatGPT： 使用 IDEAL 问题解决框架帮我解决以下问题： 1. 总结 通过本期的学习，我们掌握了如何使用高级的 IDEAL 提示框架系统化地指导 ChatGPT 解决前端复杂问题。
30810编辑于 2025-03-24 - 来自专栏AI研思录
Auto-CoT：自动构建大模型的思维链提示
手动链式思维（Manual-CoT）：包含一个问题和对应的推理思维链。这是思维链是由一系列中间推理步骤（即理由）和预期答案组成。 这篇文章提出了自动思维链（Auto-CoT），先将问题聚类，每一类中抽出一个具有代表性的问题，利用零样本思维链为每个问题生成推理链。 例如：一共有K个聚类，会抽取K个问题，用提示词“让我们一步一步地思考”，生成K套思维链步骤。当向大模型提出一个新问题后，系统将K套思维链步骤作为提示词和新问题一并输入大模型，并完成作答。 自动思维链（Auto-CoT）的优势在于，不需要手工分解解题步骤，不需要编写思维链提示词。这是一个很大的进步。 但是，这种技术的也有一个明显的局限：需要对问题集划分成几个聚类，对每个聚类都要生成一组思维链提示词，并且这些提示词还要一并输入到大模型里。聚类太少，思维链的多样性不够；聚类太多，提示词太长，效率太低。
1.2K10编辑于 2025-02-20 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用
当给定一个输入（例如一个问题或一个刺激），模型可以预测和生成与输入相关的下一个思维环节。这个过程可以迭代多次，从而生成一个连贯的思维链。 为什么提示工程很重要？ 提示工程在基于大模型思维链技术的定向AI智能应用中扮演着重要的角色。它涉及将抽象的概念转化为具体的提示，以引导和启发用户的思考过程。 创造新的认知路径：提示工程可以通过提供新的思维角度和刺激，帮助用户超越传统的思维模式，开启新的认知路径。 介绍如何使用大模型思维链技术生成定制化思维链提示，以帮助ai心理咨询师启发思考 数据收集和分析：收集咨询对象的个人信息、问题描述、目标设定等数据，并进行分析和理解。 这些数据可以作为生成定制化思维链提示的基础。 模型训练和调优：使用大模型思维链技术，基于已有的心理学知识和咨询经验，训练一个模型。
1.7K10编辑于 2024-03-01 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT 我在下面添加了一个快照，显示了如何在OpenAI Playground中使用“聊天模式”查看此示例： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2ysDepa7-1680086209021 ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分（应用） 下一部分（对抗提示） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内
3.2K31编辑于 2023-03-31 - 来自专栏AI应用开发实践
提示词工程
事无巨细，提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀？ requirements"], template=template ) result = prompt.format( location="火星殖民地", characters="AI机器人与人类工程师 【风险评估】 根据{risk_framework}框架分级 必须包含： - 政策风险 - 供应链风险量化表""" # 可配置参数 config = { 60%（根据 Anthropic 2023 年工程实践数据），同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 数据预处理：对示例进行词性标注/分类，辅助评估多样性 计算资源考量：MMR 时间复杂度为 O(kN)，大数据集需配合 ANN 算法加速 八 最大余弦相似度 8.1 背景 在 RAG（检索增强生成）场景中，提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例
22010编辑于 2026-03-26 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之基本提示【二】
作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 ---- ---- 谈话 Conversation 也许通过快速工程可以实现的更有趣的事情之一是指导LLM系统如何表现、它的意图和它的身份。 也就是说，需要注意的是，目前的llm很难执行推理任务，因此这需要更先进的即时工程技术。 在接下来的指南中，我们将介绍更高级的即时工程概念，以提高所有这些和更困难的任务的性能。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门
1.1K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏.Net Core技术分享
提示工程介绍
什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering）是“设计、优化输入给大语言模型的提示词，使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项： 模型（Model），尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature（温度），用来控制输出内容的随机性的。 需要注意，自由度越高（温度、Top-K/Top-P 和Max Length高），LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型，这一点在现阶段非常重要！
27010编辑于 2025-10-15 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之提示介绍【一】
Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ，可以使用提示工程，您将注意到组成提示的某些元素。
1.5K10编辑于 2023-03-23 思维链能力：Java AI流程的工程化落地逻辑
而思维链相关能力的出现，本质是通过工程化工具解决这类流程串联的问题，以行业中常见的整合框架为例，其价值在于让AI流程的搭建、调整、管理更高效可控。可视化AI工作流编排是降低流程搭建门槛的核心功能。 自定义思维链实现则解决了流程的灵活性问题。 思维链定时任务进一步拓展了流程的适用边界。许多AI业务并非实时触发，而是需要周期性执行——比如每日定时处理新增的业务文档、每周更新知识库的向量化数据等。 思维链调试工具则是保障流程稳定运行的关键辅助能力。AI流程在实际运行中，可能出现节点调用超时、参数传递错误、结果不符合预期等问题，传统排障需要逐一打印日志、调试代码，效率极低。 从本质上看，这些思维链能力并非引入新的AI技术，而是通过工程化工具将分散的AI能力转化为可灵活编排、管理的流程模块。
15810编辑于 2026-02-07- 来自专栏DeepHub IMBA
使用思维链（Chain-of-thoughts）提示在大型语言模型中引出推理
这就引出了“思维链提示”的方法，通过生成一系列中间推理步骤或思维链来提高法LLM 的复杂推理能力。 思维链提示 思维链是解决推理任务时人类思维过程遵循的一系列典型步骤。它可以帮助我们将一个问题分解成一系列的子问题，然后逐个解决这些子问题，从而得出最终的答案。在大型语言模型中，思维链可以用来引出推理。 在分离提示时，提示的中间步骤是有用的。 回答后的思维链:这种变化测试思维链是否只是让模型访问预训练知识。 给出答案后产生思维链的提示，其表现与基线相同，这表明在思维链的中间步骤中可用的推理比激活知识更必要。 稳健性研究 评估从GSM8K训练集到LaMDA 137B的不同注释和示例给出的思维链提示的稳健性时，所有这些思维链提示的变体都大大优于标准提示。
80420编辑于 2023-08-28
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