【AIGC】COT思维链：让AI学会拆解问题，像人一样思考_ai cot

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。​

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 ChatOpenAIfrom langchain.chains import LLMChainfrom 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: {