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思维链提示

思维链提示通过分步求解示例或要求，帮助模型把问题转成中间结果；这些结果仍需要独立检查。

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理解与应用

思维链提示是一类鼓励模型采用分步求解形式的提示方法。典型做法是在示例中同时展示题目、关键中间步骤和答案，让模型参考这种结构处理新题。它与只给最终答案的示例不同：提示中额外表达了变量关系和求解顺序。不过，外显的解题文字不是模型内部计算的逐字记录。

例如“买了 3 包纸，每包 7 元，再减去 4 元优惠”可以分成商品总价与优惠后金额两个可检查结果。写出 3×7=21，再算 21−4=17，读者就知道折扣作用在哪一步。若模型误把优惠理解为每包减 4 元，后续运算即使都正确，答案仍然会错。这说明分步形式能暴露假设，却不会自动保证假设成立。

这类提示在一些算术和符号推理任务中有研究依据，但效果依赖模型、任务和示例。简单抽取字段未必需要额外推导，支持专门推理机制的接口也未必需要同样的提示写法。实际应用更值得关注的是关键中间产物能否核验：数值交给计算器，代码交给测试，引用回到原文。面向用户保留必要的计算或证据说明即可；把答案写得更长，或者让多个回答重复同一套步骤，都不能替代正确性检查。

关系速览
提示工程应用于 →思维链提示

分解问题的提示可用于推理任务；写出更多推理文本不等于推理更正确。

动手试一试：检查一份解题草稿里的算术

草稿的第二个结果被刻意写成 18。程序只验证这两项算术，没有测试任何模型的推理能力；它说明中间结果一旦明确，就可以交给适合的工具检查。

将代码保存为 example.py，使用 Python 3.10+ 运行 python3 example.py。仅使用标准库，无需密钥，不会调用外部模型。

Python 代码

draft = {"subtotal": 21, "total": 18}
subtotal = 3 * 7
total = subtotal - 4
print("商品总价正确：", draft["subtotal"] == subtotal)
print("优惠后金额正确：", draft["total"] == total)
print("独立计算结果：", total)

运行结果

商品总价正确： True
优惠后金额正确： False
独立计算结果： 17

常见误区

  • 步骤看起来连贯，也可能从一个错误假设出发一路算下去。
  • 重复生成同一个结果只能说明输出一致，不能证明结果正确。
  • 更长的解题文本可能增加错误与成本，不能把长度当作推理质量指标。

前置与延伸

建议先读

相关概念

参考与版本

Apollo 原创讲解与教学示例。参考资料用于核对技术定义；核验日不代表资料的发布日期。