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# 第六章 思维链与推理增强

思维链（Chain-of-Thought, CoT）是提示词工程领域的一项里程碑式技术。2022 年，Google 研究团队发现，通过在提示词中引导模型展示推理步骤，可以显著提升其在复杂推理任务上的表现。这一发现改变了人们对语言模型能力边界的认识。

思维链提示的核心思想是：不仅要求模型给出答案，还要求它展示得出答案的推理过程。这种方式激活了模型的推理能力，使其能够处理需要多步骤思考的复杂问题。

本章将深入探讨思维链技术的原理、变体和高级应用，帮助读者掌握这一提升模型推理能力的关键技术。

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## 本章目标

* 理解本章核心概念与适用场景
* 掌握可复用的提示词/工作流模式
* 能将方法迁移到自己的任务中

## 先修知识

* 建议先阅读上一章或同等基础内容
* 如涉及代码示例，具备基本编程与 API 调用常识

## 本章内容

* [6.1 思维链提示的原理与价值](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.1_cot_principles.md)
* [6.2 零样本与少样本思维链](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.2_zero_few_shot_cot.md)
* [6.3 自一致性与多路径推理](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.3_self_consistency.md)
* [6.4 思维树与高级推理策略](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.4_tree_of_thought.md)
* [6.5 Reasoning 模型专题：内置推理范式](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.5_reasoning_models.md)
* [6.6 Reasoning 模型决策框架：何时使用与最佳实践](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.6_reasoning_decision_framework.md)
* [6.7 本章实战练习](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/6.7_practice.md)
* [本章小结](/prompt_engineering_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-pian/06_chain_of_thought/summary.md)

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> **📚 延伸阅读**：提示词在智能体循环中的自动装配机制，参见 [《OpenClaw 从入门到精通》第 10.3 节](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide)；上下文窗口管理对提示词效果的影响，参见 [《大模型上下文工程权威指南》](https://yeasy.gitbook.io/context_engineering_guide)。