高级提示词工程：用“思维树”技术破解复杂推理难题

教程结构：

1. 从“思维链”到“思维树”

· CoT的局限： 是一条单一路径，如果第一步思路错了，后面全错。

· ToT的优势： 在推理的每一步，都让AI生成多个可能的下一步，然后以“广度优先”或“深度优先”的策略进行探索和评估，最终找到最佳路径。

2. 实战场景：让AI解决一个复杂的24点游戏

· 问题： 给定四个数字：4, 5, 6, 7，如何通过加减乘除得到24？

· 这是一个完美的ToT应用场景，因为可能性很多。

3. 分步实现“思维树”推理

· 步骤一：定义AI的角色和规则

· 步骤二：构建“思维”生成器

· 步骤三：构建“状态评估器”

· 步骤四：组合成ToT工作流（伪代码逻辑）

初始化： 将 [4,5,6,7] 作为根节点。

循环直到找到解或穷尽：

a. 从所有未探索的节点中，选择一个（根据评估分数）。

b. 对此节点执行 generate_thoughts，生成多个子节点（新的数字组）。

c. 对每个子节点执行 evaluate_state。

d. 如果某个子节点是 [24]，则成功，回溯整个路径。

e. 否则，将子节点加入待探索列表。

4. 提供可直接复用的Prompt模板

· 将这个Prompt用于ChatGPT高级版本或API，它能很好地遵循这个结构进行推理。 

5. 结语

· 总结：ToT将AI从“一条路走到黑”转变为“审慎的决策者”，是解决复杂规划、推理和决策任务的利器。

· 行动号召： 尝试用这个模板去解决一个你自己的复杂问题（如制定旅行计划、规划学习路径）。