思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种用于大型语言模型的提示技术，通过引导模型逐步生成中间推理步骤来解决复杂问题，从而提升任务性能。它模拟人类的认知过程，要求模型在输出最终答案前详细阐述思考路径，例如在数学推理或逻辑任务中先分解问题、再推导结论，以此增强结果的准确性、可解释性和泛化能力。这种方法突破了传统提示的局限性，特别适用于需要多步推理的场景。
在AI产品开发中，思维链技术已广泛应用于实际落地场景，如智能聊天机器人、教育辅助工具和决策支持系统。产品经理可以利用CoT提示设计用户交互流程，确保AI在面对复杂查询时提供透明、可靠的推理过程，从而提升用户体验和信任度；这不仅优化了模型性能，还为产品创新提供了新方向，例如在个性化学习或自动化客服中实现更智能的响应。
如需延伸阅读，推荐论文：「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」by Jason Wei et al., 2022。
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