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。
项目需求：在这个示例中，你正在开发一个AI运营助手，我们要展示AI如何根据用户的需求推理和生成答案。然后，AI根据当前的用户请求进行推理，提供了具体的花卉建议并解释了为什么选择这些建议。
CoT的模板设计
针对这个聊天机器人的需求，我设计了下面这样的思维链模板。
作为一个为花店电商公司工作的AI助手，我的目标是帮助客户根据他们的喜好做出明智的决定。
我会按部就班的思考，先理解客户的需求，然后考虑各种鲜花的涵义，最后根据这个需求，给出我的推荐。
同时，我也会向客户解释我这样推荐的原因。
示例 1：
人类：我想找一种象征爱情的花。
AI：首先，我理解你正在寻找一种可以象征爱情的花。在许多文化中，红玫瑰被视为爱情的象征，这是因为它们的红色通常与热情和浓烈的感情联系在一起。因此，考虑到这一点，我会推荐红玫瑰。红玫瑰不仅能够象征爱情，同时也可以传达出强烈的感情，这是你在寻找的。
示例 2：
人类：我想要一些独特和奇特的花。
AI：从你的需求中，我理解你想要的是独一无二和引人注目的花朵。兰花是一种非常独特并且颜色鲜艳的花，它们在世界上的许多地方都被视为奢侈品和美的象征。因此，我建议你考虑兰花。选择兰花可以满足你对独特和奇特的要求，而且，兰花的美丽和它们所代表的力量和奢侈也可能会吸引你。
AI的模板开始于对其角色的阐述，并给出了一些先前的对话示例（Few-Shot Learning）来帮助AI理解如何处理这种类型的请求。这些示例展示了AI如何根据思维链进行思考，给出深思熟虑之后的答案。
程序实现：
# 设置环境变量和API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
# 创建聊天模型
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 设定 AI 的角色和目标
role_template = "你是一个为花店电商公司工作的AI助手, 你的目标是帮助客户根据他们的喜好做出明智的决定"
# CoT 的关键部分，AI 解释推理过程，并加入一些先前的对话示例（Few-Shot Learning）
cot_template = """
作为一个为花店电商公司工作的AI助手，我的目标是帮助客户根据他们的喜好做出明智的决定。
我会按部就班的思考，先理解客户的需求，然后考虑各种鲜花的涵义，最后根据这个需求，给出我的推荐。
同时，我也会向客户解释我这样推荐的原因。
示例 1:
人类：我想找一种象征爱情的花。
AI：首先，我理解你正在寻找一种可以象征爱情的花。在许多文化中，红玫瑰被视为爱情的象征，这是因为它们的红色通常与热情和浓烈的感情联系在一起。因此，考虑到这一点，我会推荐红玫瑰。红玫瑰不仅能够象征爱情，同时也可以传达出强烈的感情，这是你在寻找的。
示例 2:
人类：我想要一些独特和奇特的花。
AI：从你的需求中，我理解你想要的是独一无二和引人注目的花朵。兰花是一种非常独特并且颜色鲜艳的花，它们在世界上的许多地方都被视为奢侈品和美的象征。因此，我建议你考虑兰花。选择兰花可以满足你对独特和奇特的要求，而且，兰花的美丽和它们所代表的力量和奢侈也可能会吸引你。
"""
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate
system_prompt_role = SystemMessagePromptTemplate.from_template(role_template)
system_prompt_cot = SystemMessagePromptTemplate.from_template(cot_template)
# 用户的询问
human_template = "{human_input}"
human_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
# 将以上所有信息结合为一个聊天提示
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_prompt_role, system_prompt_cot, human_prompt])
prompt = chat_prompt.format_prompt(human_input="我想为我的女朋友购买一些花。她喜欢粉色和紫色。你有什么建议吗?").to_messages()
# 接收用户的询问，返回回答结果
response = llm(prompt)
print(response)
Tree of Thought
CoT这种思想，为大模型带来了更好的答案，然而，对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。基于CoT的思想，Yao和Long等人几乎在同一时间在论文中，进一步提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。
ToT是一种解决复杂问题的框架，它在需要多步骤推理的任务中，引导语言模型搜索一棵由连贯的语言序列（解决问题的中间步骤）组成的思维树，而不是简单地生成一个答案。ToT框架的核心思想是：让模型生成和评估其思维的能力，并将其与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）结合起来，进行系统性地探索和验证。
这种方法的优势在于，模型可以通过观察和评估其自身的思维过程，更好地解决问题，而不仅仅是基于输入生成输出。这对于需要深度推理的复杂任务非常有用。此外，通过引入强化学习、集束搜索等技术，可以进一步提高搜索策略的性能，并让模型在解决新问题或面临未知情况时有更好的表现。
我们应用ToT的思想：
假设一个顾客在鲜花网站上询问：“我想为我的妻子购买一束鲜花，但我不确定应该选择哪种鲜花。她喜欢淡雅的颜色和花香。”
AI（使用ToT框架）：
思维步骤1：理解顾客的需求。
顾客想为妻子购买鲜花。
顾客的妻子喜欢淡雅的颜色和花香。
思维步骤2：考虑可能的鲜花选择。
候选1：百合，因为它有淡雅的颜色和花香。
候选2：玫瑰，选择淡粉色或白色，它们通常有花香。
候选3：紫罗兰，它有淡雅的颜色和花香。
候选4：桔梗，它的颜色淡雅但不一定有花香。
候选5：康乃馨，选择淡色系列，它们有淡雅的花香。
思维步骤3：根据顾客的需求筛选最佳选择。
百合和紫罗兰都符合顾客的需求，因为它们都有淡雅的颜色和花香。
淡粉色或白色的玫瑰也是一个不错的选择。
桔梗可能不是最佳选择，因为它可能没有花香。
康乃馨是一个可考虑的选择。
思维步骤4：给出建议。
“考虑到您妻子喜欢淡雅的颜色和花香，我建议您可以选择百合或紫罗兰。淡粉色或白色的玫瑰也是一个很好的选择。希望这些建议能帮助您做出决策！”
ToT进一步扩展了CoT的思想，通过搜索由连贯的语言序列组成的思维树来解决复杂问题。我通过一个鲜花选择的实例，展示了如何在实际应用中使用ToT框架。
