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_keyst.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 jsonst.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_keyopenai.api_key = api_keyst.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")