def solution(binary1, binary2):
decimal1 = int(binary1, 2)
decimal2 = int(binary2, 2)
return str(decimal1 + decimal2)
以下是对上述代码的解释：
函数定义部分：
收起
python
复制
def solution(binary1, binary2):
这个函数接受两个参数 binary1 和 binary2，代表两个二进制字符串。
函数体部分：
收起
python
复制
decimal1 = int(binary1, 2)
decimal2 = int(binary2, 2)
这里使用 Python 内置的 int() 函数将两个二进制字符串分别转换为十进制整数。其中第二个参数 2 表示传入的字符串是二进制数。
收起
python
复制
return str(decimal1 + decimal2)
将转换后的两个十进制整数相加，并将结果转换为字符串返回。
主程序部分：
收起
python
复制
if __name__ == "__main__":
# You can add more test cases here
print(solution("101", "110") == "11")
print(solution("111111", "10100") == "83")
print(solution("111010101001001011", "100010101001") == "242420")
print(solution("111010101001011", "10010101001") == "31220")
这部分在主程序入口处进行了一些测试用例的验证，调用 solution 函数对给定的二进制字符串对进行处理，并检查结果是否与预期一致。
二进制加法的运算规则是什么？
还有哪些方法可以将二进制字符串转换为十进制整数？
如何测试这个二进制加法的程序？ CoT这个概念来源于学术界，是谷歌大脑的Jason Wei等人于2022年在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（自我一致性提升了语言模型中的思维链推理能力）》中提出来的概念。它提出，如果生成一系列的中间推理步骤，就能够显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力。
Few-Shot CoT
Few-Shot CoT 简单的在提示中提供了一些链式思考示例（Chain-of-Thought Prompting），足够大的语言模型的推理能力就能够被增强。简单说，就是给出一两个示例，然后在示例中写清楚推导的过程。
论文中给出了一个大模型通过思维链做数学题的示例。图左和图右，大模型都读入了OneShot示例，但是图左只给出了答案，而图右则在OneShot示例中给出了解题的具体思路。结果，只给出了答案的模型推理错误，而给出解题思路后，同一个模型生成了正确的答案。
在三种大型语言模型的实验中，CoT在一系列的算术、常识和符号推理任务中都提高了性能。在GSM8K数学问题基准测试中，通过CoT指导后，大模型的表现可以达到当时最先进的准确性。
CoT从概念上非常容易理解，从应用上非常容易操作。虽然简单，但这种思想可以给我们的开发过程带来很多启发。
比如，假设我们正在开发一个AI花店助手，它的任务是帮助用户选择他们想要的花，并生成一个销售列表。在这个过程中，我们可以使用CoT来引导AI的推理过程。
? 整体指导：你需要跟着下面的步骤一步步的推理。
- 问题理解：首先，AI需要理解用户的需求。例如，用户可能会说：“今天要参加朋友的生日Party，想送束花祝福她。”我们可以给AI一个提示模板，里面包含示例：“遇到XX问题，我先看自己有 没有 *相关知识，有的话，就提供答案；没有，就调用工具搜索，有了知识后再试图解决。 *”—— 这就是给了AI一个思维链的示例。
- 信息搜索：接下来，AI需要搜索相关信息。例如，它可能需要查找哪些花最适合生日派对。
- 决策制定：基于收集到的信息，AI需要制定一个决策。我们可以通过思维链让他详细思考决策的流程，先做什么后做什么。例如，我们可以给它一个示例：“*遇到生日派对送花的情况，我先考虑用户的需求，然后查看鲜花的库存，最后决定推荐一些玫瑰和百合，因为这些花通常适合生日派对。 *”—— 那么有了生日派对这个场景做示例，大模型就能把类似的思维流程运用到其它场景。
- 生成销售列表：最后，AI使用OutputParser生成一个销售列表，包括推荐的花和价格。
在这个过程中，整体上，思维链引导AI从理解问题，到搜索信息，再到制定决策，最后生成销售列表。这种方法不仅使AI的推理过程更加清晰，也使得生成的销售列表更加符合用户的需求。具体到每一个步骤，也可以通过思维链来设计更为详细的提示模板，来引导模型每一步的思考都遵循清晰准确的逻辑。
其实LangChain的核心组件Agent的本质就是进行好的提示工程，并大量地使用预置的FewShot和CoT模板。这个在之后的课程学习中我们会理解得越来越透彻。
