隨著人工智能語言模型的不斷進(jìn)步,如何引導(dǎo)它們提供更透明、邏輯性強(qiáng)、可驗(yàn)證的輸出成為了一個(gè)重要課題。思維鏈(Chain of Thought,簡(jiǎn)稱CoT)作為一種Prompt提示技術(shù),通過模擬人類解決問題的逐步思考過程,顯著提升了模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。本文將深入探討CoT的概念、應(yīng)用場(chǎng)景以及實(shí)際案例,幫助讀者徹底理解CoT的底層邏輯和實(shí)踐價(jià)值。