思维链（CoT）提示法通过显式引导模型输出中间推理步骤来提升多步问题解答准确性。其包含零样本、少样本、动态和结构化四种应用方式，分别适用于即时触发、范例学习、迭代修正与领域约束场景。
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如果您向ChatGPT提出一个需要多步推理的问题，却只得到跳跃式、不准确甚至错误的答案，则很可能是模型跳过了中间逻辑环节。以下是理解与应用思维链（CoT）提示法的具体路径：
一、思维链的本质是激活模型的“慢思考模式”
思维链（Chain of Thought, CoT）是一种提示工程技术，它通过引导大语言模型显式输出中间推理步骤，替代直接生成最终答案的“快答”行为。该技术模拟人类解题时分步分析、自我验证的过程，使模型从依赖统计匹配转向结构化推演。
1、模型在未启用CoT时，倾向于将问题映射为训练数据中最常见的答案片段，易受表面相似性干扰；
2、启用CoT后，模型每生成一个推理token，都以前序步骤为上下文进行前向计算，形成可追溯的逻辑链；
3、每个中间结论成为后续步骤的输入依据，降低因一步错导致全盘误判的概率。
二、零样本CoT：无需示例的即时触发方式
该方法仅需在问题末尾添加特定提示语，即可激发模型自主展开分步推理，适用于所有支持长上下文的主流大模型，且不增加提示构造成本。
1、在原始问题后紧接插入英文提示：“Let’s think step by step.”；
2、或使用中文等效表达：“请一步步思考。”、“我们逐步分析。”、“请写出完整推理过程。”；
3、确保提示语与问题之间无空行或分隔符号，保持为同一自然句段；
4、避免混用多种提示语，单次提问仅选用一种以维持模型注意力聚焦。
三、少样本CoT：通过范例建立推理模板
该方法向模型提供含完整思考路径的问答对作为示范，使其学习并复现同类问题的拆解逻辑，对数学、逻辑、因果类任务提升尤为显著。
1、准备2–3个高质量样例，每个样例包含“问题+分步思考+答案”三要素；
2、思考过程须体现真实人类解题节奏，如识别已知量、确定运算顺序、检验单位一致性等；
3、将样例置于用户提问之前，用空行与待解问题隔开；
4、待解问题不重复提示语，模型会自动沿用前序样例的推理结构作答。
四、动态CoT：结合反馈实时修正推理链
当首次输出存在步骤遗漏或逻辑断裂时，可基于已有推理结果发起二次追问，强制模型回溯并补全关键环节，实现推理过程的迭代优化。
1、提取模型输出中最后一个有效中间结论，作为新问题的起点；
2、构造追问句式，例如：“上一步得出‘总耗时为40分钟’，请说明这40分钟具体由哪几部分构成？”；
3、禁止使用“为什么”“怎么算的”等模糊措辞，必须明确指向某一个中间节点；
4、将追问与原推理链粘贴为连续上下文提交，确保模型保有完整背景信息。
五、结构化CoT：嵌入领域知识约束推理边界
在专业性强的问题中，单纯分步不足以保障准确性，需在提示中预置规则、公式或判断准则，使每一步推理都在可控知识框架内展开。
1、在问题前声明适用原则，例如：“本题按小学三年级四则运算规则求解，先算括号内，再算乘除，最后加减。”；
2、对关键变量赋予定义，例如：“设小明原有苹果数为A，妈妈购买数为B，赠送数为C，当前数量=A+B−C。”；
3、在推理步骤中强制调用定义或规则，例如：“根据前述定义，当前数量 = 5 + 3 − 2”；
4、每步结尾标注所依据的规则编号或名称，例如：“（依据规则1）”。
