提示工程101第七课：自洽性&多路径推理

大语言模型（LLM）在面对复杂问题时，可能会输出不一致或不可靠的答案。通过引入多路径推理和结果聚合策略，可以增强模型输出的鲁棒性与准确性。这种方法尤其适用于那些单一推理路径难以覆盖全面或容易出错的复杂问题求解场景。

本教程将带你深入理解提示工程中的自洽性（Self-Consistency）和多路径推理（Multiple Paths of Reasoning）两大关键概念。我们将重点讲解如何设计生成多种推理路径的提示，并通过结果聚合，显著提升 AI 生成答案的质量与可靠性。

本教程核心内容：

• 如何生成多个推理路径

• 如何聚合多条路径得出的答案

• 如何实现自洽性检查

• 如何将这些技术应用于各类问题求解任务

整个教程将使用 Python 代码结合千问大模型和 LangChain 来实践这些技术。

学习完本教程后，你将：

✅ 理解并掌握自洽性与多路径推理的核心思想
✅ 熟练运用提示设计与结果聚合，生成更稳健的AI回答
✅ 运用自洽性检查机制，对模型输出进行质量评估
✅ 将该方法灵活应用于不同类型的问题，如事实问答、逻辑推理、数学题等

这些技能将大幅提升你在 AI 提示工程中的实战能力，让你在构建复杂系统、处理高难任务时，能够产出更准确、可靠的 AI 内容。

我们创建一个为给定问题生成多条推理路径的函数。

现在，测试一把。