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及时工程中知识链的力量是什么？

Lisa Kudrow

Apr 18, 2025 am 09:30 AM

利用AI中的知识链的力量：深入研究迅速工程

您是否知道人工智能（AI）不仅可以理解您的问题，而且还可以编织大量知识来提供有见地的答案？知识方法链代表了AI和自然语言处理（NLP）快速发展的领域的革命性方法。这项技术赋予了大型语言模型（LLMS），通过通过精心构建的相互联系的事实和概念来引导AI，以显着的精度和深度来解决复杂的问题。本文探讨了知识链如何改变我们与AI的互动，从而使它们更加直观和启发。

及时工程中知识链的力量是什么？

知识链的关键方面：

知识链通过利用相关事实的序列来解决复杂问题，从而增强了AI和NLP。
它促进了逐步的知识建设过程，从而提供了全面的理解，逻辑推理，跨学科的观点，改善了解决问题和增强的解释性。
它涉及制作提示，可以通过结构化的思维来指导AI，将复杂的主题分解为可管理的子主题，并指导分析以形成完整的响应。
现实世界中的应用程序，例如分析气候变化或历史事件，证明了该方法如何通过连接相关方面进行彻底的分析。
挑战包括管理偏见，处理复杂性和确保准确性。未来的进步可能包括动态，多维，互动，跨语义和自适应知识链。

目录：

了解知识链
在及时工程中实施知识链
- 步骤1：设置环境
- 步骤2： generate_responses函数
- 步骤3： generate_Chain_of_Knowledge_prompt函数
- 步骤4：分析气候变化和工业革命
迅速工程中知识链的优势
挑战和考虑因素
知识链的未来
常见问题

了解知识链：

在AI和NLP领域，知识链是一种出色的及时工程技术。这种方法使LLM可以将事实，概念和逻辑步骤链接起来，以解决复杂的问题并产生更详细的知情答案。它有效地处理了需要深入理解的复杂主题，为AI提供了逐步和透明地构建知识的框架。它可以分析复杂的场景，例如历史事件，哲学辩论或科学理论。

知识链的工作方式：

知识方法链通过将它们分解为较小的相互联系的部分来解决复杂的主题。它始于基本的概念，并逐步发展，将新信息集成并将其链接到现有知识。这创建了一系列相互联系的思想，AI遵循的是通过问题推理或探索主题。它弥合了推理中的差距，并使用逻辑推力来得出明智的结论。这种结构化的知识构建方法可实现更彻底且良好的响应，清楚地证明了推理的链以及每个想法如何与下一个联系的联系。

在及时工程中实施知识链：

让我们说明如何使用OpenAI API和精心设计的提示来实现知识链。

步骤1：设置环境：

首先，安装必要的库并导入所需的模块：

 ！pip安装OpenAi-升级

导入操作系统
来自Openai Import Openai
来自ipython.display导入显示，降级

客户端= OpenAi（）＃请记住设置您的API密钥
os.environ [“ openai_api_key”] =“您的open-api-key”

步骤2： generate_responses函数：

此功能与OpenAI API进行交互以生成响应：

 def generate_respons（提示，n = 1）：
    “”“从OpenAI API产生响应。”“”
    响应= []
    对于_范围（n）：
        响应= client.chat.completions.create（
            消息= [{{“ cole”：“ user”，“ content”：stress}]，
            型号=“ gpt-3.5-turbo”，
        ）
        响应append（响应。选择[0] .message.content.strip（））
    返回响应

步骤3： generate_Chain_of_Knowledge_prompt函数：

此功能构建了知识链的提示：

 def generate_chain_of_knowledge_prompt（主题，子主题）：
    提示= f“”
主题：{主题}
使用知识链，通过探索这些子主题来提供深入的分析：
{''.join（[f“ {i 1}。
对于每个亚主题：
1。提供简短的解释。
2。解释其与先前的亚主题的关系。
3。讨论其在理解主要主题方面的重要性。
合成信息以提供对{topic}的全面理解。
最后，提出了三个发人深省的问题。
”“”
    返回提示

步骤4：分析气候变化和工业革命：

让我们将其应用于两个示例：

 ＃气候变化分析
主题=“气候变化”
子主题= [“温室效应”，“碳排放”，“全球温度上升”，“海平面上升”，“极端天气事件”]
climate_prompt = generate_chain_of_knowledge_prompt（主题，子主题）
climate_responses = generate_responses（climate_prompt）
对于我，枚举中的响应（climate_respons，1）：
    display（markdown（f“ ###气候变化分析{i}：\ n {wendesp}”））


＃工业革命分析（类似的结构，不同的主题和子主题）
事件=“工业革命”
因素= [“农业革命”，“技术创新”，“城市化”，“经济体系”，“社会变化”]

DEF Historical_Analysis_chain_of_knowledge（事件，因素）：#Function为历史分析生成提示。
    提示= f“”
历史事件：{event}
通过探索这些因素来分析{事件}的原因和后果：
{''.join（[f“ {i 1}。
对于每个因素：
1。解释因素。
2。解释其与先前因素的关系。
3。讨论其对{event}的影响。
4。注意任何争议。
合成信息以了解{event}的原因和后果。
讨论这如何挑战或支持常见的历史叙事。
建议三个领域进行进一步研究。
”“”
    返回提示

historical_prompt = historing_analysis_chain_of_knowledge（事件，因素）
historing_responses = generate_responses（histival_prompt）
对于我来说，枚举中的回应（历史记录，1）：
    display（markdown（f“ ###工业革命分析{i}：\ n {wendesp}”））））

（注意：输出将是类似于原始输入中的图像，显示了AI对这两个主题的分析。）

知识链在及时工程中的优势：