简而言之

战略思维链 (SCoT) 提示是一种提高推理质量的方法，通过首先识别并应用有效的问题解决策略，然后再生成答案。它涉及两个关键步骤：引出战略知识，然后使用这些知识指导模型生成准确的解决方案。

提示工程技术仍然非常重要，并且是 AI 代理或代理应用程序的核心，是一个或多个提示模板，充当代理和 LLM 之间的接口。

思想链提示的基本潜在原理非常强大，因此整个思想链提示现象随着时间的推移出现了无数的变体。

SCoT 是一种快速工程技术，乍一看很有意义。

尽管 SCoT 可以在即时环境中以实验方式运行，但任何可扩展的生产实施都必须遵循具有综合战略知识的模板方法，然后才能生成中间推理步骤。

还需要进行集成，通过预定义的战略知识库中的战略知识来创建匹配的演示。

SCoT 采用单一提示中的两阶段方法：

1. 引出有效的问题解决策略，
2. 然后用它来指导高质量 CoT 路径和最终答案的生成。

战略思路

这项研究引入了一种称为战略思路链（SCoT）的新方法。

SCoT旨在通过整合战略知识来提高推理任务的CoT路径生成的质量。

该方法涉及单个提示内的两步过程。

首先，探讨各种解决问题的策略，并选择最有效的策略作为指导策略。

这些战略知识随后指导模型生成高质量的 CoT 路径和准确的最终答案，从而实现更有效的推理过程。

此外，SCoT 扩展为少样本方法，其中战略知识有助于选择最相关的演示示例。

通过消除对多个查询和额外知识源的需求，SCoT 减少了计算开销和运营成本，使其成为更实用、更节省资源的解决方案。

关于 CoT 的一些背景知识

在我最近写的一篇文章中，我探讨了思路链 (CoT)提示，这是一种强大的技术，可以鼓励大型语言模型 (LLM) 像我们一样一步一步地思考问题。

CoT 通过将较大的任务分解为较小的、可管理的步骤来模仿人类解决问题的方式，从而使模型能够更精确地关注每个部分。

有趣的是，即使推理步骤本身并不完全准确，LLM 仍然可以表现得出奇的好，这表明推理结构的影响力有多大。

我还深入研究了“Chain-of-X”的更广泛概念，它以 CoT 为基础，展示了 LLM 如何通过将复杂挑战分解为子问题来处理它们。

桥接（链接符号项目）和语言模板（文本提示）等关键元素在推理过程中发挥着重要作用，连贯性和相关性也起着重要作用。

随着 LLM 的发展，我相信虽然 CoT 仍然简单透明，但管理日益复杂的提示和多推理架构将需要更复杂的工具和对以数据为中心的方法的高度关注。

人类监督对于维护这些系统的完整性至关重要。

适应复杂性

随着基于 LLM 的应用程序变得越来越复杂，它们的底层流程必须在某个地方得到容纳，最好是一个可以处理不断增长的功能和复杂性的弹性平台。

提示工程过程本身可能变得复杂，需要专用的基础设施来管理数据流、API 调用和多步骤推理。

但随着这种复杂性的不断扩大，引入代理方法对于扩展自动化任务、管理复杂的工作流程和有效驾驭数字环境变得至关重要。

这些代理使应用程序能够将复杂的请求分解为可管理的步骤，从而优化性能和可扩展性。

最终，应对这种复杂性需要适应性系统，支持实时交互以及与更广泛的数据和人工智能生态系统的无缝集成。

SCoT 与战略知识

战略知识是指引导推理获得正确、稳定解决方案的明确方法或原则。它涉及使用结构化流程，以逻辑方式得出期望的结果，从而提高 CoT 生成的稳定性和质量。

具体而言，战略知识应遵循以下原则：

正确、全面的问题解决方法：它提供了一种系统的方法，通过仔细遵循推理步骤帮助模型产生准确的答案。

直接的解决问题的步骤：步骤应该足够简单以避免复杂性，但又足够详细以确保准确性并防止出现模棱两可的结果。

SCoT 不是直接生成答案，而是让模型首先引出战略知识。

在单查询设置中，SCoT 方法涉及两个关键步骤：

战略知识的引出：该模型识别并选择解决问题最有效和最有效率的方法。这种方法成为该任务的战略知识。

战略知识的应用：然后，该模型应用这些战略知识来解决问题并得出最终答案。

考虑到上图，研究表明，SCoT脱颖而出，因为它是一种单一查询方法，与许多其他技术不同，它高效且独立于外部知识源。然而，为了扩展 SCoT，很难想象一种不需要集成到数据源进行动态演示的解决方案。