一、前言
随着模型在自然语言理解、文本生成等基础任务上的性能持续突破，其在复杂问题解决场景中的推理能力不足逐渐成为技术落地的关键瓶颈。尽管主流模型在单一任务中展现出接近甚至超越人类的表现，但在需要多步骤逻辑推演、数学运算或因果关系分析的复杂任务中，往往因缺乏明确的推理路径而产生错误结论或表面化回答。这种推理能力的局限性，本质上反映了大模型在处理非线性、多约束问题时对中间推理过程建模的不足，也凸显了传统提示方法在引导模型进行深度思考方面的局限性。
在此背景下，思维链提示作为一种新兴的提示工程技术应运而生，其核心价值在于通过显式引导模型生成逐步推理过程，将复杂问题分解为可执行的中间步骤，从而显著提升大模型在推理任务中的准确性与可靠性。作为连接基础模型能力与复杂任务需求的关键桥梁，思维链提示不仅拓展了大模型的应用边界，更为提示工程领域提供了全新的方法论指导。
二、什么是思维链提示
1. 基础概念
思维链提示是一种引导大模型进行逐步推理的提示工程技术，其核心在于通过结构化提示引导模型生成逐步推理过程，而非直接输出答案。这一技术通过模拟人类解决复杂问题时的逻辑分析路径，使大模型能够显式化中间推理步骤，从而提升推理准确性与结果可解释性。
2. 关键特征
- 步骤可解释性：思维链提示要求模型将推理过程分解为若干可解释的中间步骤，每个步骤均包含明确的逻辑判断或计算过程。这种显式化的推理路径不仅使最终答案可追溯，还为模型决策提供了可解释的依据，有效缓解了传统大模型"黑箱"推理的局限性。
- 逻辑链条完整性：思维链提示通过构建连贯的逻辑链条，确保推理过程中各步骤之间存在严格的因果关联或递进关系。这种完整性体现在：从问题定义到子问题分解，再到每个子问题的求解，最终汇总为结论，形成闭环的推理体系。实验表明，完整的逻辑链条能够显著降低模型推理过程中的"跳跃性错误"，尤其在数学推理、逻辑演绎等复杂任务中表现突出。
- 问题分解能力：思维链提示具备将复杂问题自动分解为多级子问题的能力，通过递归式推理逐步简化问题难度。例如，在解决多步骤数学问题时，模型会先将问题拆解为"已知条件提取→公式选择→分步计算→结果验证"等子任务，再依次求解。这种分解能力使模型能够处理超出其直接计算能力的复杂任务。
3. 工作原理
思维链提示的工作原理植根于对人类认知过程的模拟与计算机制的结合，其核心在于通过结构化推理步骤实现复杂问题的求解。从认知科学视角看，这一机制与人类解决问题时采用的"手段-目的分析"高度相似——即通过将目标问题分解为一系列子目标，逐步缩小当前状态与目标状态的差距，最终达成问题解决。这种分步推理模式不仅符合人类认知资源有限性的基本特征，也为大模型处理复杂任务提供了可解释的路径。
4. 与传统提示对比
传统提示方式通常直接询问最终答案，如"15+28等于多少？"。而思维链提示则会设计为："请逐步计算15+28：首先10+20=30，然后5+8=13，最后30+13=43。所以答案是43。"这种差异使得模型必须展示推理路径而非直接跳转到结果。
三、思维链提示的流程
1. 流程图
2. 步骤说明
- 问题分析与分解：深入理解任务本质，识别关键推理节点和依赖关系，明确问题类型及所需推理深度，判断是否涉及多步骤逻辑（如数学运算、因果推断、决策分析等），确定思维链的必要长度与复杂度。
- 提示模板设计：创建结构化的提示框架，明确步骤引导语言，构建包含问题描述、推理示例与引导语的结构化提示。示例需展示完整推理过程而非仅结论，引导语明确要求模型“逐步思考并解释推理过程”。
- 模型交互优化：通过多次迭代调整提示策略，优化推理路径，输入设计好的提示至大模型，触发其生成中间推理步骤。需确保模型输出包含明确的逻辑衔接词（如“首先”“其次”“因此”）与分步解释。
- 结果验证机制：建立检查标准，确保推理逻辑的合理性和一致性，通过对比推理链与正确逻辑路径，检查中间步骤的连贯性、合理性及与最终结论的一致性，识别逻辑断层或错误假设。
- 迭代优化：基于验证结果调整提示结构，如增加示例多样性、细化引导语或修正推理步骤模板，直至模型稳定生成高质量思维链。
四、思维链提示案例
1. 数学思维推理
调用Qwen大模型并要求大模型用思维链方式解决数学问题：“一个水池有进水管和出水管，进水管单独注满需要6小时，出水管单独排空需要8小时。如果同时打开进水管和出水管，需要多少小时才能注满水池？”，并展示完整的推理过程；
提示词设计：
"""请用思维链方式解决以下数学问题，展示完整的推理过程：
问题：{problem}
请按以下格式回答：
1. 理解问题：[简要说明问题要求]
2. 分解步骤：[将问题分解为多个求解步骤]
3. 逐步计算：[展示每一步的具体计算]
4. 最终答案：[给出最终结果]
推理过程："""
import requests import json from typing import List, Dict import os class QwenChainOfThought: def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"): self.api_key = api_key self.base_url = base_url self.headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } def generate_response(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str: """调用Qwen API生成响应""" data = { "model": "qwen-max", "input": { "messages": [ { "role": "user", "content": prompt } ] }, "parameters": { "max_tokens": max_tokens, "temperature": 0.1 # 低温度值保证推理稳定性 } } try: response = requests.post(self.base_url, headers=self.headers, json=data) result = response.json() # print(result) # return result['output']['choices'][0]['message']['content'] return result['output']['text'] except Exception as e: return f"API调用错误: {str(e)}" def math_problem_solver(self, problem: str) -> Dict: """数学问题思维链求解""" prompt = f"""请用思维链方式解决以下数学问题，展示完整的推理过程： 问题：{problem} 请按以下格式回答： 1. 理解问题：[简要说明问题要求] 2. 分解步骤：[将问题分解为多个求解步骤] 3. 逐步计算：[展示每一步的具体计算] 4. 最终答案：[给出最终结果] 推理过程：""" reasoning_process = self.generate_response(prompt) return { "problem": problem, "reasoning_process": reasoning_process, "prompt_used": prompt } # 使用示例 def main(): # 初始化Qwen客户端 qwen_client = QwenChainOfThought(api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")) # 数学问题示例 math_result = qwen_client.math_problem_solver( "一个水池有进水管和出水管，进水管单独注满需要6小时，出水管单独排空需要8小时。如果同时打开进水管和出水管，需要多少小时才能注满水池？" ) print("数学问题求解结果：") print(json.dumps(math_result, ensure_ascii=False, indent=2)) if __name__ == "__main__": main()
模型返回的结果：
模型推理步骤：
问题："一个水池有进水管和出水管，进水管单独注满需要6小时，出水管单独排空需要8小时。如果同时打开进水管和出水管，需要多少小时才能注满水池？
推理过程：
1. 理解问题：这个问题要求我们计算当一个水池的进水管和出水管同时开启时，注满整个水池所需的时间。已知条件是进水管单独工作可以在6小时内将水池注满，而出水管单独工作则能在8小时内将满池水排空。
2. 分解步骤：
- 第一步：确定进水管每小时可以填充水池的比例
- 第二步：确定出水管每小时可以排出水池的比例。
- 第三步：计算两者同时作用下每小时实际增加的水量比例。
- 第四步：根据第三步的结果，计算完全注满水池所需的总时间。
3. 逐步计算：
- 第一步：既然进水管可以在6小时内注满水池，则它每小时可以填充(1/6)的水池容量。
- 第二步：同样地，出水管在8小时内可以排空水池，意味着它每小时排出(1/8)的水池容量。
- 第三步：当两管同时工作时，每小时净增加的水量为进水管填充量减去出水管排空量，即((1/6) - (1/8))。将这两个分数转换成相同分母进行相减得到(frac{4-3}{24} = frac{1}{24})，这意味着每小时实际上只增加了水池容量的(1/24)。
- 第四步：既然每小时能增加(1/24)的水池容量，那么要完全填满这个水池就需要(24)个小时。
4. 最终答案：如果同时打开进水管和出水管，需要24小时才能注满水池。
2. 逻辑推理求解
调用Qwen大模型并基于前提条件"所有哺乳动物都有脊椎，鲸鱼是哺乳动物，鱼类不是哺乳动物"进行逻辑推理"鲸鱼有脊椎吗"，展示完整的思维链。
提示词设计：
"""请基于以下前提进行逻辑推理，展示完整的思维链：
前提：{premise}
问题：{question}
推理步骤：
1. 分析前提条件：[提取关键信息]
2. 建立逻辑关系：[分析元素间的逻辑联系]
3. 逐步推导：[展示推理链条]
4. 得出结论：[回答原始问题]
请开始推理："""
import requests import json from typing import List, Dict import os class QwenChainOfThought: def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"): self.api_key = api_key self.base_url = base_url self.headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } def generate_response(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str: """调用Qwen API生成响应""" data = { "model": "qwen-max", "input": { "messages": [ { "role": "user", "content": prompt } ] }, "parameters": { "max_tokens": max_tokens, "temperature": 0.1 # 低温度值保证推理稳定性 } } try: response = requests.post(self.base_url, headers=self.headers, json=data) result = response.json() # print(result) # return result['output']['choices'][0]['message']['content'] return result['output']['text'] except Exception as e: return f"API调用错误: {str(e)}" def logical_reasoning(self, premise: str, question: str) -> Dict: """逻辑推理问题思维链求解""" prompt = f"""请基于以下前提进行逻辑推理，展示完整的思维链： 前提：{premise} 问题：{question} 推理步骤： 1. 分析前提条件：[提取关键信息] 2. 建立逻辑关系：[分析元素间的逻辑联系] 3. 逐步推导：[展示推理链条] 4. 得出结论：[回答原始问题] 请开始推理：""" reasoning = self.generate_response(prompt) return { "premise": premise, "question": question, "logical_reasoning": reasoning } # 使用示例 def main(): # 初始化Qwen客户端 qwen_client = QwenChainOfThought(api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")) # 逻辑推理示例 logic_result = qwen_client.logical_reasoning( premise="所有哺乳动物都有脊椎，鲸鱼是哺乳动物，鱼类不是哺乳动物", question="鲸鱼有脊椎吗？" ) print("\n逻辑推理结果：") print(json.dumps(logic_result, ensure_ascii=False, indent=2)) if __name__ == "__main__": main()
模型返回的结果：
模型推理步骤：
前提条件：所有哺乳动物都有脊椎，鲸鱼是哺乳动物，鱼类不是哺乳动物
问题：鲸鱼有脊椎吗？
逻辑推理过程：
1. 分析前提条件：
- 前提一：所有哺乳动物都有脊椎。
- 前提二：鲸鱼是哺乳动物。
- 前提三：鱼类不是哺乳动物。（这个信息对于解答当前问题不是直接相关，但有助于理解背景）
2. 建立逻辑关系：
- 根据前提一和前提二，我们可以建立一个直接的逻辑联系。既然所有哺乳动物都具有某一特征（即有脊椎），而鲸鱼属于哺乳动物这一类别，那么鲸鱼也应该具备该类别成员共有的特征。
3. 逐步推导：
- 步骤A: 确认鲸鱼的身份 - 鲸鱼被定义为哺乳动物（前提二）。
- 步骤B: 应用普遍规则到特定案例 - 所有哺乳动物都有脊椎（前提一）。因为鲸鱼是哺乳动物之一，所以这条规则也适用于鲸鱼。
- 结合步骤A与B, 我们可以得出结论说鲸鱼应该拥有脊椎。
4. 得出结论：
- 综上所述，根据给定的前提条件以及通过逻辑推理过程，我们可以确定鲸鱼确实有脊椎。
3. 多轮推理复杂问题
调用Qwen大模型并基于前提条件"某公司有A、B、C三个部门，A部门人数是B部门的2倍，C部门人数比A部门少20人。如果三个部门总人数是280人，且B部门女性占40%，A部门女性占60%，C部门男女各半"进行逻辑推理"全公司女性总人数是多少"，展示完整的思维链。
提示词设计：
第一轮：问题分析与规划
"""请分析以下复杂问题并制定解决计划：
问题：{complex_problem}
请输出：
1. 问题类型识别：[判断问题属于哪类推理任务]
2. 关键信息提取：[列出问题中的关键数据和条件]
3. 解决策略：[规划大致的解决步骤]
4. 潜在难点：[预测可能遇到的困难]
分析结果："""
第二轮：详细推理
"""基于以下分析，请进行详细推理：
问题：{complex_problem}
初步分析：{analysis}现在请执行详细的逐步推理："""
import requests import json from typing import List, Dict import os class QwenChainOfThought: def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"): self.api_key = api_key self.base_url = base_url self.headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } def generate_response(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str: """调用Qwen API生成响应""" data = { "model": "qwen-max", "input": { "messages": [ { "role": "user", "content": prompt } ] }, "parameters": { "max_tokens": max_tokens, "temperature": 0.1 # 低温度值保证推理稳定性 } } try: response = requests.post(self.base_url, headers=self.headers, json=data) result = response.json() # print(result) # return result['output']['choices'][0]['message']['content'] return result['output']['text'] except Exception as e: return f"API调用错误: {str(e)}" def math_problem_solver(self, problem: str) -> Dict: """数学问题思维链求解""" prompt = f"""请用思维链方式解决以下数学问题，展示完整的推理过程： 问题：{problem} 请按以下格式回答： 1. 理解问题：[简要说明问题要求] 2. 分解步骤：[将问题分解为多个求解步骤] 3. 逐步计算：[展示每一步的具体计算] 4. 最终答案：[给出最终结果] 推理过程：""" reasoning_process = self.generate_response(prompt) return { "problem": problem, "reasoning_process": reasoning_process, "prompt_used": prompt } def logical_reasoning(self, premise: str, question: str) -> Dict: """逻辑推理问题思维链求解""" prompt = f"""请基于以下前提进行逻辑推理，展示完整的思维链： 前提：{premise} 问题：{question} 推理步骤： 1. 分析前提条件：[提取关键信息] 2. 建立逻辑关系：[分析元素间的逻辑联系] 3. 逐步推导：[展示推理链条] 4. 得出结论：[回答原始问题] 请开始推理：""" reasoning = self.generate_response(prompt) return { "premise": premise, "question": question, "logical_reasoning": reasoning } class AdvancedChainOfThought(QwenChainOfThought): def multi_step_reasoning(self, complex_problem: str) -> Dict: """处理需要多轮推理的复杂问题""" # 第一轮：问题分析与规划 analysis_prompt = f"""请分析以下复杂问题并制定解决计划： 问题：{complex_problem} 请输出： 1. 问题类型识别：[判断问题属于哪类推理任务] 2. 关键信息提取：[列出问题中的关键数据和条件] 3. 解决策略：[规划大致的解决步骤] 4. 潜在难点：[预测可能遇到的困难] 分析结果：""" analysis = self.generate_response(analysis_prompt) # 第二轮：详细推理 reasoning_prompt = f"""基于以下分析，请进行详细推理： 问题：{complex_problem} 初步分析：{analysis} 现在请执行详细的逐步推理：""" detailed_reasoning = self.generate_response(reasoning_prompt) return { "complex_problem": complex_problem, "problem_analysis": analysis, "detailed_reasoning": detailed_reasoning } # 使用示例 def main(): # 初始化Qwen客户端 qwen_client = QwenChainOfThought(api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")) # 复杂问题示例 advanced_client = AdvancedChainOfThought(api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")) complex_result = advanced_client.multi_step_reasoning( "某公司有A、B、C三个部门，A部门人数是B部门的2倍，C部门人数比A部门少20人。" "如果三个部门总人数是280人，且B部门女性占40%，A部门女性占60%，C部门男女各半，" "请问全公司女性总人数是多少？" ) print("复杂问题求解结果：") print(json.dumps(complex_result, ensure_ascii=False, indent=2)) if __name__ == "__main__": main()
模型返回的结果：
模型推理步骤：
问题：某公司有A、B、C三个部门，A部门人数是B部门的2倍，C部门人数比A部门少20人。如果三个部门总人数是280人，且B部门
女性占40%，A部门女性占60%，C部门男女各半，请问全公司女性总人数是多少？
问题分析：
1. 问题类型识别
这个问题属于代数推理任务，需要通过给定的条件建立方程组来求解未知数，并基于这些数值进
一步计算特定群体（本例中为女性员工）的数量。
2. 关键信息提取
- A部门人数是B部门的2倍。
- C部门人数比A部门少20人。
- 三个部门总人数为280人。
- B部门女性占比40%。
- A部门女性占比60%。
- C部门男女比例相等。
3. 解决策略
步骤一：设B部门人数为x，则A部门人数为2x，C部门人数为2x-20。
步骤二：根据题目给出的总人数建立等式：[x + 2x + (2x - 20) = 280]，解此方程找到x值。
步骤三：利用x值确定每个部门的具体人数。
步骤四：根据各部性别比例计算出各部门女性人数。
- B部门女性人数 = (x * 40%)
- A部门女性人数 = (2x * 60%)
- C部门女性人数 = ((2x - 20) / 2) （因为男女比例相同）
步骤五：将上述结果相加得到全公司女性总数。
4. 潜在难点
- 确保正确理解题意并准确设置变量与方程。
- 在处理百分比时注意单位一致性（例如，确保使用小数或分数形式进行计算）。
- 计算过程中避免简单的数学错误，如乘法、除法运算失误等。
分析结果\n按照上述策略执行：
- 第一步设定方程：[5x - 20 = 280] => [5x = 300] => [x = 60]
- 因此，B部门有60人，A部门有(2*60=120)人，C部门有(120-20=100)人。
- 接下来计算女性人数：
- B部门女性人数 = (60 * 0.4 = 24)
- A部门女性人数 = (120 * 0.6 = 72)
- C部门女性人数 = (100 / 2 = 50)
- 全公司女性总人数 = (24 + 72 + 50 = 146)
综上所述，该公司的女性总人数为146人。
详细推理：
根据题目描述和初步分析，我们可以按照以下步骤进行详细推理：
步骤一：设定变量
- 设B部门人数为(x)。
- 根据题意，A部门人数是B部门的2倍，即A部门人数为(2x)。
- C部门人数比A部门少20人，因此C部门人数为(2x - 20)。
步骤二：建立等式并求解\n根据题目给出的信息，三个部门总人数为280人。可以建立如下等式：[x + 2x + (2x - 20) = 280]
简化上述等式得：[5x - 20 = 280]
进一步简化得到：[5x = 300]
从而得出：[x = 60]这意味着B部门有60人。
步骤三：确定每个部门的具体人数
- B部门人数(x = 60)人。
- A部门人数(2x = 120)人。
- C部门人数(2x - 20 = 100)人。
步骤四：计算各部门女性人数
- **B部门**：女性占比40%，所以女性人数为(60 * 0.4 = 24)人。
- **A部门**：女性占比60%，因此女性人数为(120 * 0.6 = 72)人。
- **C部门**：男女比例相等，故女性人数为(100 / 2 = 50)人。
步骤五：汇总全公司女性总数\n将上述结果相加得到全公司女性总数：[24 + 72 + 50 = 146]人
结论
综上所述，该公司的女性总人数为146人。
这与初步分析的结果一致，验证了我们的解题过程正确无误。
五、思维链提示的应用场景
- 教育领域应用：在智能教育助手场景中，思维链提示可用于解题辅导。当学生询问数学问题时，系统不仅给出答案，还展示完整的解题思路，帮助学生理解方法而非仅仅记忆结果。
- 商业决策支持：企业使用思维链提示进行风险评估和数据分析。例如在投资决策中，模型会逐步分析市场数据、竞争态势和财务指标，提供透明化的决策依据。
- 科学研究辅助：研究人员利用该技术进行文献分析和假设生成。模型能够展示从已有数据到新发现的推理路径，增强科研工作的可重复性和可信度。
六、总结
思维链提示作为大模型能力增强的关键技术，其核心价值体现在对人工智能推理机制的根本性优化。首先，该技术突破了传统大模型的黑箱推理瓶颈，通过将复杂问题拆解为显式化的中间推理步骤，使模型从直接输出结论转变为可追踪的逻辑推演过程，有效解决了复杂任务中推理路径模糊的问题。
其次，思维链提示显著提升了AI系统的决策透明度，显式呈现的推理链条为人类理解AI决策依据提供了可解释框架，这一特性在高风险领域决策中尤为重要，能够增强用户对AI系统的信任度并降低应用风险。
