提示词工程教程：自我一致性和多路径推理

最新推荐文章于 2025-03-23 09:15:54 发布

橙狮科技

最新推荐文章于 2025-03-23 09:15:54 发布

阅读量529

点赞数 3

分类专栏：提示词工程文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/launch2020/article/details/144926241

版权

提示词工程专栏收录该内容

21 篇文章

订阅专栏

概述

本教程探讨了提示词工程中的自洽性和多种推理路径的概念。我们将重点介绍生成各种推理路径和聚合结果的技术，以提高 AI 生成的答案的质量和可靠性。

主题

大型语言模型有时会产生不一致或不可靠的输出。通过利用多种推理路径并汇总结果，我们可以提高人工智能生成的响应的稳健性和准确性。这种方法对于复杂的问题解决任务特别有用，因为单一的推理路径可能不够充分或容易出错。

内容概要

生成多条推理路径
汇总结果以获得更好的答案
实施自我一致性检验
将这些技术应用于各种解决问题的场景

教案

我们的方法包括以下步骤：

使用必要的库（OpenAI 和 LangChain）设置环境
设计鼓励多样化推理路径的提示
使用这些提示生成多个响应
实施聚合方法来合并和分析生成的响应
应用自洽性检验来评估结果的可靠性
证明此方法对各种问题类型的有效性

在整个教程中，我们将使用实际示例来说明如何应用这些技术来提高 AI 生成的答案的质量和可靠性。

在本教程结束时，您将对如何在快速工程工作流程中实现自洽性和多种推理路径有深入的理解，从而获得更为稳健、可靠的 AI 生成响应。

结论

本教程将为您提供强大的技术，通过自洽性和多种推理路径来增强 AI 生成的响应的可靠性和一致性。通过实施这些方法，您可以：

产生多样化的解决问题的方法，降低出现偏见或狭隘解决方案的风险。
聚合多条推理路径以获得更为稳健和可靠的答案。
应用自洽性检验来评估和提高人工智能生成的输出的质量。
将这些技术应用于各种问题类型，从事实查询到复杂的推理任务。

掌握这些技能将显著提高您利用 AI 语言模型的能力，从而在各种应用中获得更准确、更可靠的结果。随着您不断探索和完善这些技术，您将能够更好地处理复杂问题并在 AI 驱动的项目中生成高质量、一致的输出。

设置

首先，让我们导入必要的库并设置我们的环境。

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from dotenv import load_dotenv
import random
from collections import Counter

# Load environment variables
load_dotenv()

# Set up OpenAI API key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

# Initialize the language model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

生成多条推理路径

让我们创建一个为给定问题生成多条推理路径的函数。

def generate_multiple_paths(problem, num_paths=3):
    """
    为给定问题生成多条推理路径。
    
    Args:
    problem (str): 问题陈述
    num_paths (int): 要生成的推理路径的数量。
    
    Returns:
    list: 生成的推理路径列表。
    """
    prompt_template = PromptTemplate(
        input_variables=["problem", "path_number"],
        template="""使用独特的方法解决以下问题。这是推理路径 {path_number}.
        问题: {problem}
        推理路径 {path_number}:"""
    )

    paths = []
    for i in range(num_paths):
        chain = prompt_template | llm
        response = chain.invoke({"problem": problem, "path_number": i+1}).content
        paths.append(response)
    
    return paths

现在，让我们用一个示例问题来测试我们的功能。

problem = "一个球以 20 米/秒的初始速度向上抛出。它会飞多高？"
paths = generate_multiple_paths(problem)

for i, path in enumerate(paths, 1):
    print(f"路径 {i}:\n{path}\n")

路径 1：
为了解决以 20 米/秒的初速度向上抛出一个球时会飞多高的问题，我们可以使用运动学原理，特别是在重力加速度恒定的情况下的运动方程。

### 推理路径1：

1. **识别变量：**
   - 初速度 (\(v_0\)) = 20 米/秒 (向上)
   - 最高点的最终速度（\（v\））= 0 米/秒（球在顶峰停止上升）
   - 重力加速度 (\(g\)) = -9.81 m/s² （由于向下作用，因此为负数）

2. **使用运动方程：**
   我们可以使用以下运动学方程来关联初速度、终速度、加速度和位移（在本例中为高度）：

   \[
   v^2 = v_0^2 + 2a s
   \]

   这里，\(s\) 是最大高度，\(v_0\) 是初始速度，\(v\) 是最终速度，\(a\) 是加速度。代入这些值，我们得到：

   \[
   0 = (20)^2 + 2(-9.81)s
   \]

3. **重新排列等式：**
   重新排列此方程来求解 \(s\)：

   \[
   0 = 400-19.62秒
   \]

   \[
   19.62秒=400
   \]

   \[
   s = \frac{400}{19.62}
   \]

4. **计算高度：**
   执行计算：

   \[
   s \approx 20.39 \text{ 米}
   \]

＃＃＃ 结论：
当球以 20 米/秒的初速度向上抛出时，其能达到的最大高度约为 **20.39 米**。

路径 2：
为了解决以 20 米/秒的初速度向上抛出时球会飞多高的问题，我们可以使用运动学原理，特别关注初速度、重力加速度以及球达到最大高度的点的概念。

### 步骤 1：了解情况
当球被向上抛出时，由于重力会阻碍其运动，球最终会减速。重力加速度 (g) 约为 -9.81 m/s²（负号表示重力作用方向与球的运动方向相反）。

### 第 2 步：利用运动方程
我们可以使用以下运动学方程来找到球达到的最大高度（h）：

\[
v^2 = u^2 + 2a s
\]

在哪里：
- \（v\）= 最大高度处的最终速度（0 米/秒，因为球在该点停止上升）
- \（u\）=初速度（20米/秒）
- \（a\）= 加速度（即 -9.81 m/s²）
- \（s\）=位移（最大高度，h）

### 步骤 3：建立方程
在最大高度，最终速度 \（v\）为 0。代入这些值，我们得到：

\[
0 = (20)^2 + 2(-9.81)h
\]

### 步骤 4：简化并求解 h
简化为：

\[
0 = 400-19.62 小时
\]

重新排列得到：

\[
19.62小时=400
\]

现在，将两边除以 19.62：

\[
h = \frac{400}{19.62} \approx 20.39 \text{ 米}
\]

＃＃＃ 结论
球能达到的最大高度约为**20.39米**。这种独特的方法清楚地概述了使用运动方程根据初始条件和重力影响推导出高度。

路径 3：
为了解决以 20 m/s 的初始速度向上抛出时球会飞多高的问题，我们可以使用运动学和能量守恒定律。在这里，我们将使用能量守恒定律作为我们独特的方法。

### 第一步：理解能量守恒定律

当球被向上抛出时，由于其初速度，球具有动能。随着球的上升，动能被转换成重力势能，直到球达到最大高度，此时球的速度变为零。

### 第二步：制定能量方程

球被抛出的瞬间的动能（KE）可以表示为：

\[
动能 = \frac{1}{2}mv^2
\]

在哪里：
- \（m\）是球的质量，
- \（v\）是初速度（20 m/s）。

最大高度处的重力势能（PE）可表示为：

\[
PE=毫克
\]

在哪里：
- \（g\）是重力加速度（约为\（9.81\，\text{m/s}^2\）），
- \（h\）是达到的最大高度。

### 步骤 3：建立方程

在最大高度时，所有动能将转化为势能：

\[
\frac{1}{2}mv^2 = mgh
\]

请注意，质量 \（m\）可以从等式的两边消除：

\[
\frac{1}{2}v^2 = gh
\]

### 步骤 4：求最大高度

现在我们可以重新排列方程来求解 \（h\）：

\[
h = \frac{\frac{1}{2}v^2}{g}
\]

### 步骤 5：插入值

代入 \（v = 20 \, \text{m/s} \）和 \（g = 9.81 \, \text{m/s}^2 \）：

\[
h = \frac{\frac{1}{2}(20)^2}{9.81}
\]
\[
h = \frac{200}{9.81}
\]
\[
h \approx 20.39 \, \text{m}
\]

＃＃＃ 结论

球能达到的最大高度约为**20.39米**。此方法有效地利用了能量守恒原理，为解决问题提供了一种独特的方法。

汇总结果

现在我们有了多条推理路径，让我们创建一个函数来汇总结果并确定最一致的答案。

def aggregate_results(paths):
    """
    聚合多个推理路径的结果。
    
    Args:
    paths (list): 推理路径列表。
    
    Returns:
    str: 最一致的答案。
    """
    prompt_template = PromptTemplate(
        input_variables=["paths"],
        template="""分析以下推理路径并确定最一致的答案。如果有差异，请解释原因并提供最可能的正确答案。
        原因路径:
        {paths}
        
        最终一直答案:"""
    )

    chain = prompt_template | llm
    response = chain.invoke({"路径": "\n".join(paths)}).content
    return response

让我们将这个聚合函数应用到我们之前的结果中。

aggregated_result = aggregate_results(paths)
print("汇总结果:\n", aggregated_result)

汇总结果：
 所有推理路径中最一致的答案是，当以 20 米/秒的初速度向上抛出时，球能达到的最大高度约为 **20.39 米**。

### 推理路径分析：
1.**推理路径1和路径2（运动方程）**：
   - 两条路径都正确地确定了必要的变量，并应用了运动方程 \( v^2 = v_0^2 + 2a s \)。它们都通过适当的重新排列和计算得出了相同的结论。
   - 两条路径上的计算一致，结果均为 20.39 米。

2.**推理路径3（能量守恒）**：
   - 此路径利用能量守恒，采用不同的方法。它从动能开始，并将其等同于最大高度的势能。
   - 20.39米的最终结果与之前的路径一致，证实无论使用哪种方法，计算都是有效的。

＃＃＃ 结论：
由于所有推理路径都得出相同的计算高度，约为**20.39米**，因此它们之间没有差异。使用不同的方法（运动方程和能量守恒）证实了结果的正确性，使其稳健可靠。因此，最有可能的正确答案确实是**20.39米**。

自我一致性检验

为了进一步改善我们的结果，让我们实施一个自我一致性检查来评估我们汇总答案的可靠性。

def self_consistency_check(problem, aggregated_result):
    """
    对聚合结果执行自我一致性检查。
    
    Args:
    problem (str): 原始问题陈述。
    aggregated_result (str): 要检查的聚合结果。
    
    Returns:
    str: 对结果的一致性和可靠性的评估。
    """
    prompt_template = PromptTemplate(
        input_variables=["problem", "result"],
        template="""评估给定问题的以下结果的一致性和可靠性。
        问题： {problem}
        结果： {result}
        
        评估（考虑逻辑一致性、对已知事实的遵守以及潜在偏见等因素）："""
    )

    chain = prompt_template | llm
    response = chain.invoke({"问题": problem, "结果": aggregated_result}).content
    return response

现在，让我们将自洽性检验应用到我们的聚合结果中。

consistency_evaluation = self_consistency_check(problem, aggregated_result)
print("自我一致性评估: \n", consistency_evaluation)

自我一致性评估：
 ### 一致性和可靠性评估

1. **逻辑一致性**：
   - 所提出的推理路径在解决问题的方法上是逻辑一致的。运动方程和能量守恒定律都是确定抛射物最大高度的有效方法。所有路径都得出相同的数值结果这一事实加强了结论的逻辑合理性。

2. **坚持已知事实**：
   - 运动方程 \( v^2 = v_0^2 + 2as \) 和能量守恒定律（初始高度的动能转换为最大高度的势能）的使用都基于经典力学。初始速度 20 m/s 和重力加速度（约 -9.81 m/s²）是抛射运动问题中使用的标准参数。因此，计算基于已知的物理定律和原理。

3.**计算精度**：
   - 验证得出 20.39 米结论的计算结果非常重要。使用运动方程：
     \[
     v^2 = v_0^2 + 2as
     \]
     在哪里：
     - \（v\）（峰值的最终速度）= 0 m/s，
     - \（v_0\）（初速度）= 20 米/秒，
     - \（a\）（重力加速度）= -9.81 m/s²，
     - \（s\）（位移或最大高度）是我们想要找到的。

     重新排列得到：
     \[
     0 = (20)^2 + 2(-9.81)s
     \]
     \[
     0 = 400-19.62秒
     \]
     \[
     19.62s = 400 \Rightarrow s = \frac{400}{19.62} \approx 20.39 \text{ 米}
     \]

   - 同样地，应用能量守恒定律：
     \[
     \frac{1}{2}mv_0^2 = mgh
     \]
     其中 \（m\）抵消，确认：
     \[
     20^2 = 2gh \Rightarrow h = \frac{20^2}{2 \cdot 9.81} \approx 20.39 \text{ 米}
     \]

4. **潜在偏见**：
   - 推理路径似乎没有偏见，因为两种方法独立得出的结果相同。分析不会偏向某一方法，从而确保从多种方法中公平地得出结论。

＃＃＃ 结论：
根据提供的分析，约**20.39米**的结果一致且可靠。计算遵循既定的物理定律，使用不同的推理路径得到相同的结果，增强了结论的准确性。因此，评估确认可以放心接受结果。

适用于不同类型的问题

让我们演示如何将这种方法应用于不同类型的问题。

def solve_problem(problem):
    """
    使用多条推理路径、聚合和自洽性检查解决问题。
    
    参数:
    problem (str): 问题陈述。
    
    返回:
    tuple: (aggregated_result, consistency_evaluation)
    """
    paths = generate_multiple_paths(problem)
    aggregated_result = aggregate_results(paths)
    consistency_evaluation = self_consistency_check(problem, aggregated_result)
    return aggregated_result, consistency_evaluation

# Example problems
problems = [
    "法国的首都是哪里？",
    "解释经济学中的供给和需求概念。",
    "如果火车以 60 公里/小时的速度行驶，行驶 180 公里需要多长时间？"
]

for problem in problems:
    print(f"问题: {problem}")
    result, evaluation = solve_problem(problem)
    print("汇总结果：\n", result)
    print("\n一致性评估：\n", evaluation)
    print("\n" + "-"*50 + "\n")

问题：法国的首都是哪里？
汇总结果：
 所有三条推理路径中最一致的答案是法国的首都是**巴黎**。

### 一致性的解释：
1. **国家识别**：所有推理路径都正确地将法国识别为所讨论的国家。
2. **文化和历史意义**：每条路径都强调了巴黎的文化、历史和政治重要性，这与其作为首都的指定相一致。
3. **政治中心**：所有路径都提到了关键的政治机构以及巴黎在法国治理中的核心作用。
4. **常识**：每条推理路径都承认巴黎被广泛认为是首都，并通过常识教育知识强化答案。

＃＃＃ 结论：
由于在文化、历史和政治意义方面一致认定巴黎为首都，而且在常识中也得到认可，因此最有可能的正确答案确实是 **巴黎**。推理路径中不存在任何可暗示其他答案的差异。

一致性评估：
 对法国首都巴黎的评估结果显示，该评估结果基于多种因素，具有很强的一致性和可靠性。以下是详细评估：

### 1. **逻辑一致性**
- 每条推理路径都与问题逻辑契合，确定法国为国家、巴黎为首都的论证连贯合理，推理过程没有矛盾，提升了结论的整体可信度。

### 2. **坚持已知事实**
- 答案明确指出巴黎是法国首都，这是国际公认的事实。这与历史、政治和文化知识相符，使结论在事实上准确无误。通过多种推理路径对这一事实的强化进一步巩固了其有效性。

### 3. **文化和历史背景**
- 强调巴黎的文化、历史和政治意义是恰当的。巴黎不仅是法国的行政中心，而且拥有丰富的遗产，有助于其成为首都。这种语境化强化了答案，并展示了对主题的全面理解。

### 4. **常识与共识**
- 在教育和常识中，巴黎是法国首都的认知是普遍存在的。推理路径承认了这一共识，这为结论增加了另一层可靠性。对这种基本知识的共识表明出错的可能性很低。

### 5. **没有偏见**
- 推理路径看起来客观，没有可能扭曲答案的偏见。它们专注于事实信息而不是主观解释，这提高了结果的可信度。

＃＃＃ 结论
总体而言，评估显示，将巴黎认定为法国首都的结果具有高度一致性和可靠性。推理的逻辑结构、遵循众所周知的事实、结合相关的文化和历史背景以及没有偏见都有助于得出一个可靠的结论。因此，可以自信地断言法国的首都确实是**巴黎**。

--------------------------------------------------

问题：解释经济学中的供给和需求概念。
汇总结果：
 最一致的答案是，这三种推理路径都通过讲故事的方式说明了经济学中供给与需求的基本概念，但它们各自呈现的场景略有不同，但都强化了相同的原则。

### 推理路径分析

1. **推理路径 1** 侧重于面包店场景，利用面包价格与消费者需求和面包师供应之间的关系。它解释了供应、需求、市场均衡的概念，以及价格变化如何影响双方。

2. **推理路径 2** 介绍了 Sally 在 Econoville 的柠檬水摊，展示了类似的动态，即柠檬水的价格影响消费者愿意购买的数量以及 Sally 愿意供应的数量。它用不同的产品和市场条件（包括由于天气等外部因素导致的需求变化）说明了相同的供需概念。

3. **推理路径 3** 讲述了露西在菜园中的故事，丰收和干旱的影响直接影响了供需。这一叙述还抓住了市场均衡的本质以及外部条件如何改变供需。

### 一致性和差异性

这三条路径的主要一致性在于证明了基本的经济原则：
- **供给**（生产者愿意以各种价格出售的商品数量）
- **需求**（消费者愿意以不同价格购买的商品数量）
- **市场均衡**（在某一价格下供应等于需求）

每条路径都使用一个相关故事来表达这些概念，使其易于理解。虽然产品（面包、柠檬水、蔬菜）和场景（价格变化、天气影响）不同，但它们都有效地说明了相同的基本经济原则。

＃＃＃ 结论

最有可能的正确答案是，正如这些故事所表明的那样，供应和需求是市场中相互依存的力量。这些故事有效地展示了价格波动如何影响供应和需求，从而导致市场平衡。一致的主题是生产者愿意出售的东西和消费者愿意购买的东西之间的关系，通过相关的例子使经济原理变得清晰。

一致性评估：
 对经济学中供需概念的结果进行评估，揭示了一致性和可靠性方面的几个优势和一些需要考虑的领域。

### 优势：

1. **逻辑一致性**：推理路径始终体现了供需的基本经济原则。每种情景都以价格如何影响消费者需求和生产者供应为背景，遵循微观经济学的基本原则。

2. **坚持已知事实**：提供的示例（面包店、柠檬水摊和菜园）都基于现实世界的情况，广大受众可以轻松理解。它们准确地描述了外部因素（价格变化、天气状况）如何改变供需，这与既定的经济理论相一致。

3. **解释清晰**：使用讲故事的方式使供给和需求的概念变得易于理解和关联。每条路径都有效地传达了价格、供给和需求之间的关系，这对于理解市场动态至关重要。

4. **市场均衡说明**：在所有情景中，市场均衡被一再提及，这进一步强调了这一概念在经济学中的重要性。它展示了供给和需求如何相互作用，从而决定市场价格。

### 需要考虑的方面：

1. **情景中的潜在偏差**：虽然所有路径都是有效的，但依赖常见情景（如柠檬水摊和面包店）可能会忽略现实经济中可能存在的更复杂的市场动态。为了全面理解，包括来自各个行业或更复杂的市场情况（例如垄断、寡头垄断或全球市场）的示例可能会有所帮助。

2. **简化经济动态**：所提出的情景可能会简化供需关系的一些复杂性。例如，它们没有解决消费者偏好、广告影响或政府政策在影响供需方面的作用等因素，而这些因素对于全面理解这些概念也至关重要。

3. **理性行为假设**：这些叙述似乎假设消费者和生产者的行为是理性的，这是经济模型中的常见假设。然而，实际的消费者行为可能会受到非理性因素、情绪或社会影响的影响。强调这些方面可以更细致地理解供需框架。

＃＃＃ 结论：

总体而言，所提供的结果在解释经济学中的供需概念方面是一致且可靠的。它有效地利用了相关场景来说明基本原则，同时保持了逻辑连贯性。然而，为了加强评估，考虑更多样化和复杂的例子、解决潜在的偏见并承认理性行为者模型的局限性将是有益的。这将导致对现实世界经济学中的供需有更全面的理解。

--------------------------------------------------

问题：如果火车以 60 公里/小时的速度行驶，行驶 180 公里需要多长时间？
汇总结果：
 三条推理路径中最一致的答案是，火车以 60 公里/小时的速度行驶 180 公里需要 **3 小时**。

### 一致性的解释：
1. **使用的公式**：所有三条推理路径都依赖于距离、速度和时间之间的相同基本关系，由以下公式表示：
   \[
   \text{时间} = \frac{\text{距离}}{\text{速度}}
   \]
   公式的一致性确保了所有路径的计算基础都是相同的。

2. **数值代入**：每条路径都正确地将距离确定为 180 公里，速度确定为 60 公里/小时，并正确地将这些值代入公式。

3. **计算**：每条推理路径都以相同的方式执行除法，得出相同的结果：
   \[
   \text{时间} = \frac{180 \text{ 公里}}{60 \text{ 公里/小时}} = 3 \text{ 小时}
   \]

4.**结论**：每条推理路径都得出相同的结论，肯定火车以给定的速度行驶指定距离所需的时间确实是3小时。

＃＃＃ 概括：
任何推理路径都没有差异。它们都正确应用了距离-速度-时间关系并得出了相同的结论。因此，最有可能的正确答案是**3 小时**。

一致性评估：
 对一列以 60 公里/小时行驶的火车需要多长时间才能行驶 180 公里的结果评估可以分为几个关键因素：逻辑一致性、对已知事实的遵守以及潜在的偏差。

### 逻辑一致性：
1. **公式的应用**：结果基于距离-速度-时间关系的正确应用，这是物理学中公认的原理。使用的公式 \( \text{Time} = \frac{\text{Distance}}{\text{Speed}} \) 是普遍接受的，并且在这里应用正确。
  
2. **统一计算**：每条推理路径都使用相同的数学运算得出结论，没有任何计算错误或逻辑谬误的迹象，增强了答案的可靠性。

### 遵守已知事实：
1. **已知值**：计算中使用的值（距离 180 公里、速度 60 公里/小时）对于火车旅行来说是合理且典型的，这意味着所提供的数据中没有事实错误。

2. **正确的单位解释**：推理正确解释了速度（km/h）和距离（km）的单位，从而得出了连贯的最终时间单位（小时）。

### 潜在偏见：
1. **结果解释中的偏见**：似乎没有任何偏见影响对结果的解释；答案纯粹基于数学计算而不是主观推理。

2. **确认偏差**：如果对火车的速度或距离有任何外部影响或先入为主的信念，则可能导致确认偏差。但在这种情况下，结果完全基于计算，没有任何主观输入。

＃＃＃ 概括：
对推理路径的评估表明，它们在逻辑上是一致的，符合已知事实，并且没有表现出任何可识别的偏见。每条路径都通过合理的推理得出相同的结论，证实**3 小时**的答案既一致又可靠。结果经得起推敲，可以自信地断言，它准确反映了火车以 60 公里/小时的速度行驶 180 公里所需的时间。

--------------------------------------------------