【AIGC】COT思维链：让AI学会拆解问题，像人一样思考

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智兔唯新

已于 2024-11-02 12:03:39 修改

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文章标签： AIGC prompt 人工智能 python langchain

于 2024-11-02 11:36:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rekaf66/article/details/143428775

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COT思维链

引言
理解实践
- 存疑例子
- COT解决
内置COT
COT的优势
COT的未来展望：
结语

引言

在人工智能领域，我们一直在追求让机器像人类一样思考。然而，即使是最先进的AI，也常常被诟病缺乏“常识”，难以理解复杂问题，更不用说像人类一样进行逻辑推理和解决问题了。最经常的表现就是遇到不会的地方，或者一些人一眼能看出来的地方AI在那里胡扯。

为了解决这个问题，一种名为“思维链（Chain of Thought, COT）”的技术应运而生。COT的核心思想是：将复杂问题分解成一系列简单的子问题，并逐步推理出最终答案。这就像人类在解决问题时，会先将问题拆解成一个个小步骤，然后一步步推理，最终得出结论。
在这里插入图片描述

理解实践

存疑例子

为了理解COT我们先来看个例子。经典的数strawberry里面的r有几个

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 模型
model = ChatOpenAI(
    model='deepseek-chat', 
    openai_api_key='sk-xxx',
    openai_api_base='https://api.deepseek.com',
    max_tokens=4096
)
# 定义一个简单的提示模板
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    template="用户: {user_input}\nAI:"
)
# 创建一个链，将提示模板与模型连接起来
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt_template)

# 手动输入一个值并发送给模型
user_input = "strawberry里面有几个r"
# 发送消息给模型并获取响应
response = chain.run(user_input=user_input)
print(f"\n\nAI: {
     response