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chain of thought

Answer

CoT（思维链）可以分为以下几种类型：

  1. 逻辑推理链：涉及使用逻辑推理来解决问题，如应用演绎、归纳或类比推理得出结论。
  2. 步骤序列：在某些任务中表现为一系列操作或步骤的顺序，需按特定顺序执行以解决问题，如算法问题解决或复杂任务规划。
  3. 因果链：处理因果关系问题时，用来表示事件之间的因果链条，帮助模型理解因果关系。
  4. 情境模拟：在某些情况下，涉及模拟或想象一个场景并在该情境下进行思考，以解决问题或做出决策。
  5. 对话链：在对话系统或交互式任务中，指一个连续的对话过程，每一步回应基于之前的交流内容。

在不同的研究和应用中，CoT 的具体实现和分类可能有所不同。在 AI 领域，特别是在开发能够进行复杂推理和理解的模型时，CoT 方法正变得越来越重要。通过模拟人类的思考过程，CoT 旨在帮助 AI 系统更好地理解问题的上下文、解决问题的步骤，以及如何有效地应用知识来得出结论。

此外，思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例，但存在范例可能不是不同任务的最有效示例的问题。为解决此问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。其方法的步骤为：第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM，对一组训练问题生成 k 个可能的答案；基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）；选择最不确定的问题由人类进行注释；然后使用新的注释范例来推断每个问题。

在虚拟陪伴方面，关于虚拟陪伴需求的思维链包括：

  1. 陪伴是全人类共同的需求，但陪伴的供给严重不足。
  2. 虚拟陪伴可以解决供给问题。
  3. 虚拟陪伴是全人类的共同需求。

虽然可以用逻辑推理出需求成立的链条，但用户真正需要什么样的虚拟陪伴尚无答案，这是一件纯粹后验的事情，需要从实践中寻找。不过享受可能是当下所认为的虚拟陪伴最重要的特质，应尽可能让用户少付出、多得到。例如“AI WanderLand”就是享受型虚拟陪伴的一种产品探索。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：CoT是什么，分为哪几种

CoT可以分为几种类型，具体取决于应用场景和具体任务，但在广义上，CoT的类型可以基于以下几个维度来分类：1.逻辑推理链：这种类型的CoT涉及使用逻辑推理来解决问题，例如通过应用演绎、归纳或类比推理来得出结论。2.步骤序列：在某些任务中，CoT可以表现为一系列操作或步骤的顺序，这些步骤需要按照特定的顺序执行以解决问题，如算法问题解决或复杂任务的规划。3.因果链：在处理因果关系问题时，CoT可以用来表示事件之间的因果链条，帮助模型理解事件之间的因果关系。4.情境模拟：在某些情况下，CoT涉及模拟或想象一个场景并在该情境下进行思考，以解决问题或做出决策。5.对话链：在对话系统或交互式任务中，CoT可以指一个连续的对话过程，其中每一步回应都基于之前的交流内容。在不同的研究和应用中，CoT的具体实现和分类可能有所不同。在AI领域，特别是在开发能够进行复杂推理和理解的模型时，CoT方法正变得越来越重要。通过模拟人类的思考过程，CoT旨在帮助AI系统更好地理解问题的上下文、解决问题的步骤，以及如何有效地应用知识来得出结论。这里的论文应该对你有帮助：

主动提示（Active-Prompt）

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，[Diao等人（2023）(opens in a new tab)](https://arxiv.org/pdf/2302.12246.pdf)最近提出了一种新的提示方法，称为Active-Prompt，以适应LLMs到不同的任务特定示例提示（用人类设计的CoT推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量CoT示例查询LLM。对一组训练问题生成k个可能的答案。基于k个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：[Diao等人（2023）](https://arxiv.org/pdf/2302.12246.pdf)

享受型虚拟陪伴

关于虚拟陪伴需求的思维链：1.陪伴是全人类共同的需求，但陪伴的供给严重不足2.虚拟陪伴可以解决供给问题3.虚拟陪伴是全人类的共同需求我们可以用逻辑推理出需求成立的链条，但用户真的需要什么样的虚拟陪伴呢？这个我们没有答案，这是一件纯粹后验的事情，需要从实践中寻找。但是享受可能是我们在当下所认为的虚拟陪伴最重要的特质，先不管是不是真的能陪伴到，起码用户得享受起来。尽可能让用户少付出，多得到，就是享受的产品实践。接下来是几个产品探索，让用户更加享受虚拟陪伴。[heading2]AI WanderLand：享受型虚拟陪伴

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2025-03-21
什么是langchain
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2025-03-11
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档，生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。
2025-02-27
LangChain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，且可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 在开发 LangChain 应用时，构建 RAG 应用的相关组件包括数据加载器、文本分割器、文本嵌入器、向量存储器、检索器、聊天模型等，一般流程如下：（具体流程未给出，如有需要请补充提问）
2025-02-24
详细介绍下langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如特定文档问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-02-14
帮我写一段120字的英文，回答这个问题： Share your thoughts on the importance of preserving the environment
The environment is of vital importance. It provides us with clean air, water, and food. Preserving it ensures the survival of various species and maintains ecological balance. It also offers beautiful landscapes for us to enjoy. We should take responsibility and act now to protect our environment for future generations.
2024-11-04
chain of thought 是什麼
思维链（Chain of Thought，简称 CoT）是大模型中的一项关键技术。它通过向大语言模型展示少量样例，并解释推理过程，让模型学会在生成答案时展示推理过程，从而引导其得到更准确的答案。相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，解耦各个步骤的工作，简化了每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升了模型性能。其提出者 Jason Wei 表示灵感来源于一本叫做《Waking up》的冥想之书。 与传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射方式不同，LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成了从输入到思维链再到输出的映射，即<input——>reasoning chain——>output>。 此外，GPT4 对 Chain of Density（CoD）、Chain of Thought（CoT）、Tree of Thought 做了关键说明： 使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。 使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险。尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。 使用 ToT 来指导 AI 就像走在一棵决策树上。每当遇到分支时，都会基于当前的情境和条件选择一个方向。这种方法允许 AI 在多个可能的路径中选择，并根据不同的情境和条件做出相应的反应。
2024-08-26
AI的核心是Thought吗？
人工智能（AI）系统的核心确实可以说是"思考（Thought）"的能力，但这里的"思考"需要给予适当的定义和解释。 在人工智能领域，所谓"思考"通常是指 AI 系统进行信息处理、模式识别、推理决策等高级认知活动的过程。它包含以下几个关键方面： 1. 感知（Perception） 获取并理解来自环境的各种信息输入（视觉、听觉、文本等）。 2. 表征（Representation） 将获取的信息转化为内部可操作的数据格式或知识表征。 3. 推理（Reasoning） 基于获得的知识和规则进行逻辑推理、规划、决策等认知过程。 4. 交互（Interaction） 与外部环境进行信息交换和行为反馈的能力。 5. 学习（Learning） 从经验中积累新知识，持续优化自身的表征和推理能力。 可以说，"思考"是上述多个环节的综合体现，是 AI 系统进行高级认知活动的核心机制。只有具备这种"思考"的能力，AI 系统才能达到真正的"智能"水平。 当然，AI 系统的"思考"能力目前仍存在诸多局限性，例如缺乏自我意识、创造力、情感认知等。但是通过持续的算法创新和模型训练，AI"思维"的水平正在不断提高和拓展。 因此，"Thought"可以被视为当下 AI 系统的核心和关键，是区分机器与人类智能的关键所在，也是人工智能发展的终极目标。未来 AI 要实现真正的"通用智能"，仍需在"思考"能力的广度和深度上有重大突破。
2024-04-23