复杂思维链（Complex Chain-of-Thought）是指在人工智能领域，特别是大型语言模型中，一种高级推理方法，通过多步、迭代或分支的思维过程来分解和解决复杂问题。相比于基本思维链，它涉及更深层次的认知步骤，如错误纠正、假设检验或整合多个信息源，从而提升模型的解释性、可靠性和准确性，适用于需要精细推理的任务场景。
在AI产品开发实际落地中，复杂思维链技术显著增强了智能系统的实用性。例如，在构建智能客服或决策支持工具时，产品经理可利用该方法引导模型逐步分析用户查询、历史数据和潜在风险，生成更精准的响应或建议；在自动化报告生成或创意设计中，它支持多轮迭代推理，减少错误并提升输出质量，最终优化用户体验和产品竞争力。
延伸阅读推荐：论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（Wei et al., 2022）是思维链基础研究的经典之作；而《Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models》（Yao et al., 2023）则深入探讨了复杂思维链的变体与应用前景。
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