1. CoT：思维链提示
1.1 什么是CoT？
CoT的核心是引导模型生成中间推理步骤，通过分步思考增强推理能力。应用方式包括：
- Few-Shot CoT：在提示中提供解题示例和中间推理步骤。
- Zero-Shot CoT：直接提示模型“一步步地思考”，无需示例。
1.2 Few-Shot CoT 示例
针对AI鲜花助手的需求，示例模板如下：
text复制代码AI角色：帮助客户根据需求选择花卉并解释推荐理由。
示例 1：
人类：我想找一种象征爱情的花。
AI：红玫瑰象征爱情，传递强烈情感，适合作为爱情表达。
示例 2：
人类：我想要一些独特和奇特的花。
AI：兰花独特且色彩鲜艳，符合你的需求。
通过提示设计引导模型按逻辑思考，生成类似风格的答案。
2. ToT：思维树引导
2.1 什么是ToT？
ToT扩展了CoT的思想，将推理过程视为一棵树，模型通过多条路径探索问题解决方案。核心特点：
- 多步骤分解：问题被分为多个子步骤，每个步骤生成多个候选方案。
- 搜索与评估：通过搜索算法（如广度优先或深度优先搜索）筛选最佳路径。
2.2 ToT 示例
问题：顾客想为妻子选购花束，要求淡雅颜色和花香。 解决过程：
- 思维步骤1：理解需求——淡雅颜色和花香。
- 思维步骤2：考虑花卉候选——如百合、紫罗兰、粉玫瑰。
- 思维步骤3：筛选最佳选择——推荐百合和紫罗兰，解释理由。
- 思维步骤4：生成答案——推荐并附加详细解释。
通过ToT框架，模型可系统性探索不同方案，生成清晰、符合逻辑的答案。
3. CoT 与 ToT 的实际应用
3.1 LangChain 中的CoT实现
LangChain 提供了灵活的模板设计和模型集成能力，可以轻松实现Few-Shot CoT和Zero-Shot CoT。代码示例如下：
python复制代码from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
cot_template = """
作为一个花店AI助手，我会逐步分析客户需求：
1. 理解需求；
2. 选择合适花卉；
3. 解释推荐理由。
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(cot_template)
3.2 ToT 的搜索与决策
通过示例和搜索算法，让模型在多步骤推理中选择最佳答案：
python复制代码from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
# 示例选择器，用于ToT的路径选择
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples, OpenAIEmbeddings(), Chroma, k=3
)
# 使用选择器构建提示模板
prompt = FewShotPromptTemplate(example_selector=example_selector, ...)
4. CoT 与 ToT 的优势总结
| 特点 | CoT | ToT |
|---|---|---|
| 推理深度 | 生成单一推理路径 | 生成多条推理路径 |
| 应用场景 | 简单到中等复杂的任务 | 高复杂度、多步骤问题 |
| 技术特点 | 思维链式引导，增强模型逻辑性 | 思维树探索，结合搜索与评估 |
| 适用性 | 快速应用于大模型推理任务 | 深入研究复杂问题解决方案 |
5. 总结与思考
5.1 核心思想
- CoT通过分步推理提升大模型的复杂问题解决能力，适用于数学、逻辑推理等任务。
- ToT在CoT基础上扩展了探索能力，使模型能系统性解决多路径问题。
5.2 应用潜力
CoT和ToT可以广泛应用于智能客服、数据分析、复杂决策等领域，结合LangChain进一步优化提示模板设计和推理能力。
5.3 延伸阅读
- 论文：《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》论文：《大型语言模型中的思维链提示推理》（Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
- 论文：《Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models》论文：《Tree of Thoughts：用大型语言模型慎重解决问题》（Deliberate Problem Solving with Large Language Models
- GitHub：tree-of-thoughts 项目
