使AI大模型规范使用 CoT思维链工作
在很多提示词中，尝试使用“一步一步推理和思考”的表达方式，激发大模型。 CoT 思考链式思考，使导出更加严谨健全。
实际上，如果提示中只有这样一句话，那就无效了。
大型模型并不能真正“循序渐进地思考和推理”，而是通过“导出思考过程”来实现“推理”的过程。
要理解这一点，需要了解一点大模型的运行原理。
曾经有一位同学用一句话总结了大模型的工作原理，我觉得特别精辟：
寻找问题中的答案
来自 AI 产品经理课程的学员
AI 并非基于“它所拥有的知识”来回答问题，也没有“思考”。
准确说，AI 没有我们普遍认识的那种“知识”。
在我们的普遍认知中，“知识”是一个知识库，是一堆问题和答案，是一堆教程的文档，但是 AI 所拥有的“知识”是新华字典：
只知道单词和单词是如何形成句子的，只知道哪些单词更适合，更符合语法，没有别的。
当我们发给 AI 一句话(无论是提示词的要求还是问题)，AI 接下来要做的不是找到问题的答案，而是“理解”或者准确地说是“拆解”你发送的句子之间的单词和单词之间的关系，找出它们存在的规律，用这个规律在它的“词典”中找到单词，并把它们放在你的句子后面。
找一个，放一个，形成一个新的句子；并且重新“理解”新组成的这个句子的规律，去字典里找下一个单词。
例如：
人类：自我介绍。
AI："把自己介绍一下。" "我"
—> "介绍一下你自己。" "是"
—> "把自己介绍一下。我是" "由"
—> "把自己介绍一下。“我是由” …
AI 模拟生成答案的原理
基于这一原则，你现在大概明白为什么提示词是非常重要的。
对话开头的提示非常重要，AI 回答问题过程中产生的内容，也将为自己下一步生产的内容做出贡献。
它自己产生的内容，就像一边劈山，一边凿石为自己铺路。
你让 AI 直接给你描述山顶的风景，只能基于你给出的信息来猜测；但是如果你允许它一边探索一边向山顶移动，写下你一路上的想法和想法，山顶上描绘的风景会更具体。
回到 CoT，您现在应该对正确的使用方法有一个大致的了解。
不但要告诉我们 AI 要“循序渐进地思考和推理”，还要让它真正地去做，这样它才能有一个“推理”的垫脚石。
比如，当我们放弃的时候 AI 在给我们写文案的时候，应该：
循序渐进地推理和思考，对产品的目标群体进行分析和输出；
然后，根据你生成的目标用户画像，进一步推理和思考产品可以满足他们的哪些痛点需求，导出可以满足的用户痛点，并写下如何满足这些问题的产品卖点；
接着，列出所有能够理性说服目标用户的表达方式，
接着，感性…
最后，整合你的推理过程，给出。 X 条文案
基于"文案 GPS 写文案提示词的目标大纲
例如，在让 AI 在编写代码开发应用程序时，应如下：
｛运用创意描述…｝
第一，用更专业、更严谨的表达来重复我的应用开发需求，你可以补充更完善的细节。
随后，列出完成该应用程序开发代码文档。 / 文件结构
接着，在代码结构的基础上，逐一完成每一个模块的代码编写。
在完成每个模块后，您应重新导出代码结构，标记已完成的部分，并简要说明它与其他模块的关系。
我让 AI 敲击代码的表达习惯
这样让 AI 导出整个过程结果的方法， CoT 正确使用方法。
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