大模型提示词推理架构对比：ReAct/CoT/ToT

        人工智能（AI）已不再只是一个流行词——它是驱动当代题目解决的引擎。但AI究竟是怎样“思索”的呢？这就涉及到了推理框架。在本文中，我们将探究三种关键框架：ReAct（推理与办法）、思维链（Chain-of-Thought, CoT）和思维树（Tree-of-Thoughts, ToT）。你可以将这些框架视为AI用来应对挑衅的“思维模式”。每种框架都提供了独特的工具，帮助AI分解复杂题目、进行推理并适应新情况——所有这些都以一种模拟人类思维的方式完成。
        让我们用简单明白的语言深入探究这些框架，纵然是不懂技术的朋侪也能轻松明白。
        推理框架就像是AI的思维过程。它们不但仅是简单地输出答案，而是帮助AI以结构化的方式思索题目。以下是它们的工作原理：

• 题目分解：将大题目分解成更小、更容易处置处罚的部分。
  
• 迭代改进：随着新信息的出现不停改进解决方案。
  
• 动态适应：当事情不如预期时，即时改变策略。
  

        通过利用推理框架，AI变得更加像一个可以或许处置处罚复杂使命的助手，而不但仅是一台静态的机器。
1、ReAct (推理与办法)

ReAct，简称推理与办法，帮助AI代理同时思索和办法。想象一下你在解一个拼图。你不是一次性计划好所有步骤，而是走一步，看看希望怎样，然后决定下一步怎么做。这就是ReAct的实际应用。
核心原则包括：

• 反馈循环：从每次办法中学习，以改进下一次办法。
  
• 上下文感知：根据实时数据调解办法。
  

ReAct非常适合那些决议依靠于变化环境的使命，比方：

• 机器人技术：在不熟悉的环境中移动或拾取物体。
  
• 客户服务：动态相应用户的题目。
  
• 探索：在实利用命的过程中学习。
  

以下是ReAct在LangChain中的工作方式：
 

1. ​
2. from langchain.agents import initialize_agent, Tool
3. from langchain.llms import OpenAI
5. # Define tools the agent can use
6. def fetch_information(query):
7.     return f"Fetched result for: {query}"
9. fetch_tool = Tool(
10.     name="FetchTool",
11.     func=fetch_information,
12.     description="Fetches information based on the query"
13. )
15. # Initialize the agent
16. llm = OpenAI(temperature=0.5)
17. agent = initialize_agent(
18.     tools=[fetch_tool],
19.     llm=llm,
20.     agent_type="react"
21. )
23. # Use the agent
24. query = "What is the capital of France?"
25. response = agent.run(query)
26. print(response)
28. ​

复制代码

 流程图显示ReAct怎样在一个循环中结合推理和办法。

2、CoT (思维链)

链式思维推理就像渐渐解决数学题目一样。它不会直接得出结论，而是细致地写出每一步。这样就更容易明白AI是怎样得出答案的。
核心原则包括：

• 分步思索：按逻辑步骤解决题目。
  
• 类人解释：使决议透明且易于明白。
  

CoT在必要清楚推理的使命中表现出色，比方：

• 数学题目：渐渐解决方程。
  
• 法律分析：将案例法分解为有条理的论据。
  
• 教育：教门生体系地解决题目的方法。
  

以下是怎样在LangChain中实现CoT推理：

1. from langchain.prompts import PromptTemplate
2. from langchain.chains import LLMChain
3. from langchain.llms import OpenAI
5. # Define a prompt template for CoT
6. cot_prompt = PromptTemplate(
7.     input_variables=["question"],
8.     template="""
9.     Question: {question}
10.     Let's think step by step to solve this problem:
11.     1. Step 1: ...
12.     2. Step 2: ...
13.     Answer: ...
14.     """
15. )
17. # Initialize the LLM chain
18. llm = OpenAI(temperature=0.5)
19. chain = LLMChain(llm=llm, prompt=cot_prompt)
21. # Solve a problem
22. question = "What is the sum of 45 and 67?"
23. response = chain.run(question)
24. print(response)

复制代码

 3、ToT (树形思维)

        思维树（Tree-of-Thoughts, ToT） 将思维链（CoT）提拔到了一个新的层次。它不再局限于单一起径，而是同时探索多种可能性。可以将其视为在选出最佳解决方案之前，先对多个解决方案进行头脑风暴。
核心原则包括：

• 分支路径：同时探索差异的解决方案。
  
• 评估：比力差异路径以选择最佳方案。
  

应用场景
ToT 非常适合以下范畴：

• 战略规划：为商业决议探索多种场景。
  
• 游戏AI：在复杂游戏中找到最佳走法。
  
• 创造性思维：生成并比力创新想法。
  

示例实现（LangChain）
以下是一个在 LangChain 中实现 ToT 的示例：

1. from langchain.chains import LLMChain
2. from langchain.prompts import PromptTemplate
3. from langchain.llms import OpenAI
5. # Define a branching prompt
6. tot_prompt = PromptTemplate(
7.     input_variables=["question"],
8.     template="""
9.     Question: {question}
10.     Let's consider multiple approaches to solving this problem.
11.     Option 1: ...
12.     Option 2: ...
13.     Evaluate the options and decide on the best one.
14.     Answer: ...
15.     """
16. )
18. # Initialize the LLM chain
19. llm = OpenAI(temperature=0.7)
20. chain = LLMChain(llm=llm, prompt=tot_prompt)
22. # Solve a problem
23. question = "How can we improve user engagement in an app?"
24. response = chain.run(question)
25. print(response)

复制代码

 树状图显示ToT中的发散和收敛路径。

4、框架对比 

最佳应用场景：

• ReAct：适用于动态和探索性使命。
  
• CoT：适合结构化、逻辑性强的题目。
  
• ToT：适用于战略性或创造性的挑衅。
  

5、结束语

        ReAct、链式思维和树形思维不但仅是抽象概念；它们是实际工具，正在改变AI解决题目的方式。通过了解它们的独特上风并将它们与Verxitii和Google AI Studio等平台集成，我们可以推动AI创新的边界。无论你是构建下一个机器人助手还是增强客户服务机器人，这些框架都是你打造更智能AI的首选工具。