深入解析 ‘Tree of Thoughts’ (ToT)：利用 LangChain 构建支持回溯与并行路径搜索的思维树 尊敬的各位技术同仁： 欢迎来到今天的讲座。我们将深入探讨一种前沿的、能显著提升大型语言模型（LLM）解决复杂问题能力的范式——思维树（Tree of Thoughts, ToT）。不同于传统的链式思考（Chain of Thought, CoT），ToT赋予LLM规划、探索和自我修正的能力，使其能够更有效地应对需要多步骤推理、决策和评估的任务。我们将聚焦如何利用LangChain这一强大的框架，从零开始构建一个支持回溯和并行路径搜索的ToT系统。 1. 深入理解思维树 (Tree of Thoughts, ToT) 1.1. ToT 的起源与核心思想 大型语言模型在处理开放式、多步骤推理任务时，常常面临挑战。传统的提示工程技术，如零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）提示，以及链式思考（Chain of Thought, CoT），虽然在一定程度上提高了模型的推理能力，但它们本质上是线性的。CoT提示模型生成一系列中间推理步 …
继续阅读“解析 ‘Tree of Thoughts’ (ToT)：利用 LangChain 构建一个支持回溯和并行路径搜索的思维树”