提示工程101第六课：思维链提示

随着 AI 语言模型的不断进步，人们越来越需要引导模型生成更加透明、逻辑清晰且可验证的输出。思维链（Chain of Thought，CoT）提示通过鼓励模型“展示推理过程”，使其更像人类解决复杂问题的方式。这种方法不仅提高了 AI 生成内容的准确性，还增强了其可解释性和可信度。

学习完本教程后，读者将对 CoT 提示工程有深入理解，并掌握其在实际问题中的应用方法。读者将具备实践技能，能够在各种场景下应用 CoT 技术，从而提高 AI 生成内容的质量和可解释性。无论是开发者、研究人员，还是依赖 AI 洞察进行决策的业务分析师和管理者，都能从中受益。

让我们从一个简单的例子开始，来演示标准提示和思维链提示之间的区别。

现在，让我们探索一种更高级的、鼓励多步骤推理的 CoT 技术。

让我们比较一下标准提示与 CoT 提示在更具挑战性的问题上的有效性。

现在，让我们将 CoT 提示应用于更复杂的逻辑推理任务。