Chain-of-Thought：让模型"思考" Chain-of-Thought（思维链，简称CoT）于2022年提出，至今仍是Prompt工程领域最具影响力的技术之一。核心思想是：让模型显式输出推理过程，而非直接给出答案。
2026年，CoT已经从单一技术演化为一个完整的技术家族，包括CoT-SC、ToT、GoT、PoT等多种变体。本文将系统梳理这些技术，并提供实战代码。
CoT基础：显式推理 为什么CoT有效？ # 对比：标准Prompt vs CoT Prompt # 标准Prompt standard_prompt = """ 问：小明有5个苹果，小红给了他3个， 然后小明吃掉了2个。小明现在有多少苹果？ 答： """ # CoT Prompt cot_prompt = """ 问：小明有5个苹果，小红给了他3个， 然后小明吃掉了2个。小明现在有多少苹果？ 让我们逐步推理： 1. 小明开始有5个苹果 2. 小红给了他3个，所以：5 + 3 = 8个 3. 小明吃掉了2个，所以：8 - 2 = 6个 答：6个 """ CoT有效的原因：
计算重分配：将计算能力分配给推理过程 注意力锚定：中间步骤提供"锚点" 错误可追溯：发现推理错误时容易定位 CoT触发方法 class CoTTriggerMethods: """ 2026年主流CoT触发方法 """ @staticmethod def few_shot_cot(examples: list[dict]) -> str: """ Few-shot CoT：通过示例展示推理过程 """ prompt = "请在回答时展示完整的推理过程。\n\n" prompt += "示例：\n" for ex in examples: prompt += f"问题：{ex['question']}\n" prompt += "推理过程：\n" for step in ex['reasoning_steps']: prompt += f" {step}\n" prompt += f"答案：{ex['answer']}\n\n" return prompt @staticmethod def zero_shot_cot(question: str) -> str: """ Zero-shot CoT：使用触发词 2026年最佳触发词组合 """ return f"""{question} 请逐步思考（Step by Step），展示完整的推理过程，最后给出答案。""" @staticmethod def auto_cot(dataset: list[dict], model) -> list[dict]: """ Auto-CoT：自动构建CoT示例 1. 使用聚类选择多样性问题 2. 使用模型生成推理过程 3. 验证生成的正确性 """ # 步骤1：问题聚类 embeddings = model.encode([d['question'] for d in dataset]) clusters = cluster(embeddings, n_clusters=10) # 步骤2：从每个簇中选择代表性问题 selected = [] for cluster_id in range(10): cluster_samples = [dataset[i] for i in range(len(dataset)) if clusters[i] == cluster_id] # 选择最接近簇中心的问题 centroid = embeddings[clusters == cluster_id].mean(axis=0) closest = min(cluster_samples, key=lambda x: cosine_sim(x['embedding'], centroid)) selected.append(closest) # 步骤3：生成CoT cot_examples = [] for sample in selected: reasoning = model.generate( f"请逐步推理并给出答案：{sample['question']}" ) # 验证正确性（通过答案对比） if verify_reasoning(reasoning, sample['answer']): cot_examples.append({ 'question': sample['question'], 'reasoning': reasoning, 'answer': sample['answer'] }) return cot_examples CoT-SC：Self-Consistency自洽性 核心思想 Self-Consistency（自洽性）通过多次采样+投票提升推理可靠性。
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