L2-3、Prompt结构化思维助力复杂任务：分步骤提示与多任务合并技巧
一、什么是 CoT（Chain of Thought）提示法？
结构化思维在人工智能交互中的重要性日益凸显，其中Chain of Thought（CoT，思维链）提示法是一种强大的技术，能够显著提升AI模型处理复杂任务的能力。
CoT的基本概念
CoT提示法是指引导AI模型像人类一样，通过清晰的步骤逐步思考问题，而不是直接给出答案。这种方法模拟了人类解决问题的思维过程，使AI能够更好地处理需要推理和多步骤分析的任务。
CoT的工作原理
CoT技术通过在提示中加入"让我们一步一步思考"这样的引导语，使AI模型能够：
- 分解复杂问题
- 逐步推理
- 展示整个思考过程
- 最终得出更准确的结论
二、分步骤思考的好处与实战模板
分步骤思考的优势
- 提高准确性：通过拆解复杂问题，减少错误概率
- 增强可解释性：使AI的推理过程更加透明
- 方便调试：可以清晰定位思维链中的错误环节
- 处理复杂任务：更有效地应对多步骤推理问题
实战模板
以下是一个基本的CoT提示模板：
我需要解决[问题描述]。请帮我一步步思考：
1. 首先，分析问题的关键点...
2. 然后，考虑可能的解决方案...
3. 评估每种方案的优缺点...
4. 最后，给出最合理的解决方案并解释原因
Streamlit演示：基础CoT应用
以下是一个使用Streamlit构建的简单CoT应用示例：
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(
)
st.set_page_config(page_title="CoT思维链演示工具", layout="wide")
# 设置API密钥
api_key = st.sidebar.text_input("输入OpenAI API密钥", type="password")
if api_key:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
st.title("💭 CoT思维链提示演示工具")
# 用户输入区
user_question = st.text_area("输入你的问题:", height=100)
# 思维链模式选择
cot_mode = st.radio(
"选择思维链模式:",
["基础CoT (让我们一步步思考)", "自定义步骤CoT", "不使用CoT (直接回答)"]
)
if st.button("生成回答"):
if not api_key:
st.error("请先输入API密钥!")
elif not user_question:
st.error("请输入问题!")
else:
with st.spinner("正在生成回答..."):
try:
if cot_mode == "基础CoT (让我们一步步思考)":
prompt = f"问题: {user_question}\n\n让我们一步步思考这个问题:"
elif cot_mode == "自定义步骤CoT":
prompt = f"""问题: {user_question}
请按照以下步骤思考:
1. 首先，明确问题的核心是什么
2. 分析解决这个问题需要什么信息和知识
3. 逐步推导可能的解决方案
4. 评估每个方案的优缺点
5. 得出最终结论并给出完整答案
"""
else:
prompt = f"问题: {user_question}\n\n请直接回答:"
response = client.chat.completions.create(
model='anthropic/claude-3.7-sonnet',
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
answer = response.choices[0].message.content
# 显示结果
st.subheader("AI回答:")
st.write(answer)
# 显示使用的提示
with st.expander("查看使用的提示"):
st.code(prompt)
except Exception as e:
st.error(f"发生错误: {str(e)}")
三、多任务组合 Prompt：一条提示搞定多个目标
随着AI能力的提升，我们可以设计更高效的提示，将多个相关任务组合在一个提示中完成。
多任务提示的设计原则
- 任务关联性：确保组合的任务之间有合理的关联
- 清晰边界：为每个子任务设定明确的边界和期望输出
- 顺序安排：合理安排任务顺序，前一个任务的输出可以作为后一个任务的输入
- 格式规范：明确指定输出格式，便于解析各部分结果
多任务提示模板
请完成以下多个相关任务:
任务1: [详细描述]
输出要求: [格式说明]
任务2: [详细描述]
输出要求: [格式说明]
任务3: [详细描述]
输出要求: [格式说明]
最终输出格式: [整体格式说明]
四、组合策略：拆分思考 + 合并输出
复杂任务处理的最佳策略往往是"拆分思考+合并输出"，这种方法兼具结构化思维和高效处理的优势。
策略核心
- 思维拆分：将复杂问题分解为可管理的子问题
- 独立思考：针对每个子问题进行独立而深入的思考
- 结果整合：将各个子问题的解决方案有机整合
- 一致性检查：确保整合后的结果内部一致、逻辑通顺
Streamlit演示：多任务组合处理器
import streamlit as st
import openai
import os
import json
st.set_page_config(page_title="AI多任务处理器", layout="wide")
# 设置API密钥
api_key = st.sidebar.text_input("输入OpenAI API密钥", type="password")
if api_key:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
openai.api_key = api_key
st.title("🔄 AI多任务组合处理器")
st.write("一次提示，完成多个相关任务")
# 输入区域
input_text = st.text_area("输入原始文本:", height=150)
# 任务选择
st.subheader("选择需要执行的任务:")
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
task1 = st.checkbox("文本摘要", value=True)
task2 = st.checkbox("情感分析", value=True)
task3 = st.checkbox("关键词提取", value=True)
with col2:
task4 = st.checkbox("内容分类", value=False)
task5 = st.checkbox("语法检查", value=False)
task6 = st.checkbox("建议改进", value=False)
# 输出格式选择
output_format = st.radio(
"选择输出格式:",
["Markdown", "JSON", "分段文本"]
)
if st.button("处理文本"):
if not api_key:
st.error("请先输入API密钥!")
elif not input_text:
st.error("请输入需要处理的文本!")
else:
# 构建任务列表
tasks = []
if task1: tasks.append("生成一个简洁的文本摘要（50字以内）")
if task2: tasks.append("分析文本的情感倾向（积极、消极或中性）并给出理由")
if task3: tasks.append("提取5-8个关键词")
if task4: tasks.append("将内容分类（如技术、商业、娱乐、教育等）")
if task5: tasks.append("检查文本中的语法和拼写错误")
if task6: tasks.append("提供3点改进建议")
if not tasks:
st.error("请至少选择一项任务!")
st.stop()
# 构建提示
task_prompt = "\n".join([f"{i+1}. {task}" for i, task in enumerate(tasks)])
if output_format == "Markdown":
format_instruction = "以Markdown格式输出，为每项任务创建二级标题"
elif output_format == "JSON":
format_instruction = "以JSON格式输出，每项任务作为一个键"
else:
format_instruction = "以分段文本输出，用分隔线---分隔每项任务的结果"
prompt = f"""以下是需要处理的文本:
{input_text}
请执行以下任务:
{task_prompt}
{format_instruction}
"""
with st.spinner("正在处理..."):
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3,
)
result = response.choices[0].message.content
# 显示结果
st.subheader("处理结果:")
if output_format == "JSON":
try:
# 尝试解析JSON并美化显示
json_data = json.loads(result)
st.json(json_data)
except:
# 如果解析失败就直接显示
st.text(result)
elif output_format == "Markdown":
st.markdown(result)
else:
st.text(result)
# 显示使用的提示
with st.expander("查看使用的提示"):
st.code(prompt)
except Exception as e:
st.error(f"发生错误: {str(e)}")
五、实战案例：报告生成、内容校对、风格转换一体化
最后，让我们看一个将所有技巧结合的综合实战案例，展示如何将复杂的内容处理任务整合成一个流程。
案例需求
构建一个工具，能够同时完成以下任务：
- 生成专业报告
- 对内容进行准确性校对
- 根据不同受众调整表达风格
Streamlit全功能演示应用
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
from datetime import datetime
# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(
)
st.set_page_config(page_title="AI内容智能处理系统", layout="wide")
# 设置API密钥
api_key = st.sidebar.text_input("输入OpenAI API密钥", type="password")
if api_key:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
# 侧边栏配置
st.sidebar.title("⚙️ 系统设置")
model_option = st.sidebar.selectbox(
"选择模型:",
["gpt-3.5-turbo", "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b"],
index=0
)
temperature = st.sidebar.slider("创造性程度 (temperature):", 0.0, 1.0, 0.7, 0.1)
max_tokens = st.sidebar.slider("最大输出长度:", 500, 4000, 2000, 100)
# 主界面
st.title("🔄 AI内容智能处理系统")
st.write("集成报告生成、内容校对与风格转换的一体化解决方案")
# 创建选项卡
tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["✏️ 内容创建", "🔍 结果预览", "📊 历史记录"])
# 全局状态存储
if 'history' not in st.session_state:
st.session_state.history = []
if 'current_result' not in st.session_state:
st.session_state.current_result = ""
# 选项卡1: 内容创建
with tab1:
# 主题和领域
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
topic = st.text_input("报告主题:", placeholder="例如: 人工智能在医疗领域的应用")
with col2:
domain = st.selectbox(
"领域:",
["技术", "商业", "医疗", "教育", "金融", "其他"],
index=0
)
# 内容类型和目标受众
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
content_type = st.selectbox(
"内容类型:",
["研究报告", "市场分析", "技术白皮书", "教程指南", "产品介绍"],
index=0
)
with col2:
audience = st.selectbox(
"目标受众:",
["技术专家", "管理层", "普通大众", "学生", "投资者"],
index=0
)
# 关键点和额外指南
key_points = st.text_area(
"需要包含的关键点 (每行一个):",
height=100,
placeholder="例如:\n- 当前技术发展现状\n- 主要应用场景\n- 未来发展趋势"
)
additional_instructions = st.text_area(
"额外指导 (可选):",
height=80,
placeholder="例如: 使用数据支持论点, 保持客观中立的语调..."
)
# 高级选项
with st.expander("高级选项"):
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
include_executive_summary = st.checkbox("包含执行摘要", value=True)
include_toc = st.checkbox("包含目录", value=True)
with col2:
include_references = st.checkbox("包含参考文献", value=True)
fact_check = st.checkbox("内容事实核查", value=True)
with col3:
language_style = st.selectbox(
"语言风格:",
["正式学术", "商务专业", "通俗易懂", "技术精确", "生动活泼"],
index=0
)
# 处理按钮
if st.button("生成内容"):
if not api_key:
st.error("请先输入API密钥!")
elif not topic:
st.error("请输入报告主题!")
else:
with st.spinner("正在生成内容，请稍候..."):
try:
# 构建提示
# 使用CoT和多任务组合技术构建复杂提示
prompt = f"""作为一位专业的内容创作者，请为以下要求生成内容:
主题: {topic}
领域: {domain}
内容类型: {content_type}
目标受众: {audience}
需要包含的关键点:
{key_points if key_points else "- 根据主题自行确定关键点"}
额外要求:
{additional_instructions if additional_instructions else "无特殊要求"}
让我们按照以下步骤逐步思考和完成此任务:
步骤1: 分析主题和受众，确定内容的总体结构和深度
步骤2: 基于关键点扩展内容大纲
步骤3: 为每个部分撰写详细内容
{f"步骤4: 撰写简洁的执行摘要" if include_executive_summary else ""}
步骤5: 检查内容的准确性和连贯性
步骤6: 根据目标受众({audience})调整语言风格为{language_style}
{f"步骤7: 添加可信的参考文献" if include_references else ""}
输出格式要求:
- 使用Markdown格式
{f"- 包含目录" if include_toc else ""}
{f"- 开始部分包含执行摘要" if include_executive_summary else ""}
- 内容应客观、准确且有深度
{f"- 结尾包含参考文献列表" if include_references else ""}
注意：以步骤形式思考，但最终输出应该是一个连贯的文档，不要在最终输出中包含步骤标记。
"""
response = client.chat.completions.create(
model=model_option,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
)
result = response.choices[0].message.content
# 存储结果
st.session_state.current_result = result
# 添加到历史记录
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
st.session_state.history.append({
"timestamp": timestamp,
"topic": topic,
"type": content_type,
"content": result
})
# 自动切换到结果预览选项卡
st.rerun()
except Exception as e:
st.error(f"生成内容时发生错误: {str(e)}")
# 选项卡2: 结果预览
with tab2:
if st.session_state.current_result:
st.markdown(st.session_state.current_result)
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
# 下载按钮
st.download_button(
"下载为Markdown",
st.session_state.current_result,
file_name=f"{topic.replace(' ', '_')}.md" if 'topic' in locals() else "report.md",
mime="text/markdown"
)
with col2:
# 再生成按钮
if st.button("修改并重新生成"):
st.experimental_set_query_params(tab="content")
st.rerun()
else:
st.info("请先在选项卡中生成内容")
# 选项卡3: 历史记录
with tab3:
if st.session_state.history:
for i, item in enumerate(reversed(st.session_state.history)):
with st.expander(f"**{item['topic']}** ({item['type']}) - {item['timestamp']}"):
st.markdown(item['content'])
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
# 下载按钮
st.download_button(
"下载此记录",
item['content'],
file_name=f"{item['topic'].replace(' ', '_')}.md",
mime="text/markdown",
key=f"download_{i}"
)
else:
st.info("暂无历史记录")
应用实现的关键技术
-
结构化思维应用
- 使用CoT提示法分解复杂任务
- 为每个主要功能模块设计明确的处理流程
-
多任务整合
- 将内容生成、校对、风格转换整合在一个流程中
- 使用分步处理确保每个任务都得到专注处理
-
用户体验设计
- 通过选项卡分离不同功能区域
- 提供丰富的配置选项满足不同需求
- 完整的历史记录功能便于追踪和比较
总结
结构化思维是处理复杂AI任务的关键。通过Chain of Thought提示法和多任务组合技术，我们可以：
- 引导AI进行步骤化思考，提高复杂问题的解决质量
- 将多个相关任务整合在一个提示中，提高效率
- 采用"拆分思考+合并输出"的策略处理高度复杂的需求
这些技术不仅适用于文本生成，还可以应用于代码编写、数据分析、创意工作等多种场景。掌握这些技巧，将大大提升你使用AI工具的效率和效果。
希望本文的Streamlit演示案例能够帮助你更好地理解和应用这些概念，打造出更强大、更智能的AI应用！
心有猛虎,细嗅蔷薇
浙公网安备 33010602011771号