大語言模型提示詞技術：CoT、ReAct與DSP詳解
在人工智能與自然語言處理飛速發展的今天，大型語言模型（LLMs）已成為信息處理與智能交互的核心工具。然而，模型的強大能力并非與生俱來的“魔法”，其性能的發揮很大程度上取決于人類如何與之溝通——這就是提示詞工程（Prompting）的核心價值。提示詞不僅決定了模型對任務的理解程度，影響其推理路徑，更直接關系到輸出結果的實用性與可靠性。
隨著模型能力的不斷增強，它們能夠處理的任務復雜度呈指數級提升，但前提是我們能提供精準、結構化的指令。在眾多提示詞技術中，思維鏈（Chain-of-Thought，簡稱CoT）、ReAct和聲明式自提示（Declarative Self-Prompting，簡稱DSP）脫穎而出，成為解決復雜任務的三大核心框架。本文將深入解析這三種技術的原理、適用場景與實踐方法，幫助讀者掌握與大語言模型高效協作的關鍵能力。
一、思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）：讓模型“逐步推理”
技術本質：模擬人類的“解題過程”
思維鏈提示詞技術的核心在于引導模型在給出最終答案前，明確展示推理步驟——就像學生在做數學題時“寫出解題過程”一樣。這種方式打破了傳統提示詞中“直接輸出答案”的模式，強制模型將復雜問題拆解為一系列邏輯連貫的子步驟，從而降低推理誤差。
例如，在解決“航班到達時間”這類涉及多步計算的問題時，CoT會引導模型依次處理“出發時間→第一段航程結束時間→中轉停留時間→第二段航程結束時間”的邏輯鏈條，而非直接跳躍到結果。這種“慢思考”的模式，恰好彌補了大語言模型在復雜推理中容易“走捷徑”導致錯誤的缺陷。
適用場景：依賴內部知識的邏輯推理任務
CoT特別適合以下幾類任務：
- 邏輯謎題（如“誰是兇手”類推理題）
- 數學問題（包括代數運算、幾何證明等）
- 文字應用題（如行程問題、利潤計算等）
- 無需外部工具支持的一般性推理任務
以數學問題為例，當面對“一個書架有3層，每層比上一層多2本書，總共有30本書，最上層有多少本？”這類題目時，直接讓模型輸出答案可能會因計算步驟省略而出錯，而CoT通過“設未知數→列方程→求解”的分步推理，能顯著提升正確率。
實踐案例：航班到達時間計算
問題：某航班上午11:50出發，中轉停留1小時15分鐘，第二段航程耗時3小時40分鐘，最終到達時間是多少？
CoT提示詞：
讓我們一步步思考：
- 航班出發時間為上午11:50。
- 第一段航程結束后，到達中轉機場的時間為11:50 + 1小時15分鐘 = 下午1:05。
- 加上中轉停留時間1小時15分鐘，出發前往最終目的地的時間為1:05 + 1小時15分鐘 = 下午2:20。
- 第二段航程耗時3小時40分鐘，因此最終到達時間為2:20 + 3小時40分鐘 = 下午6:00。
答案：下午6:00這個案例中，提示詞設計者通過明確要求“分步思考”，引導模型將時間計算拆解為三個子步驟，每一步都基于前一步的結果，最終得出正確答案。
技術優勢：提升復雜任務的可靠性
即使大語言模型理論上“知道”答案，在處理多步驟問題時，直接輸出答案的準確率往往大幅下降。CoT的價值在于：
- 任務拆解：將復雜問題轉化為可管理的思維步驟，降低認知負荷；
- 減少錯誤：通過顯式推理減少跳躍性思維導致的幻覺（Hallucination）與計算錯誤；
- 可解釋性：推理過程的透明化讓人類能夠追溯錯誤來源，便于調試與優化。
在實際應用中，通常會給模型提供“單樣本”（One-shot）或“少樣本”（Few-shot）的CoT示例，示范分步推理的模式。這對于數學、邏輯或數據類問題尤為重要，能幫助模型快速掌握正確的推理范式。在金融、法律、醫療等高風險領域，這種可追溯的推理過程甚至比答案本身更重要——因為錯誤的決策可能導致巨大損失，而CoT提供的“思維軌跡”是責任界定與過程優化的關鍵依據。
二、ReAct：讓模型“邊思考邊行動”
技術本質：推理與工具調用的閉環
ReAct技術的核心是將“推理”（Reason）與“行動”（Act）結合，形成“思考→行動→觀察→再思考”的循環。與CoT僅依賴模型內部知識不同，ReAct允許模型主動調用外部工具（如搜索引擎、API接口、計算器等），通過與外部環境的交互獲取信息，再基于新信息推進推理。
這種模式模擬了人類解決實際問題的過程：當遇到未知信息時，我們會主動查閱資料、使用工具，而非僅憑記憶作答。例如，在回答“當前天氣如何”時，模型需要先確定用戶位置，再調用天氣API獲取數據，最終整理結果——這正是ReAct的典型應用流程。
適用場景：需外部工具支持的動態任務
ReAct特別適合以下任務類型：
- 依賴實時數據的問題（如天氣查詢、股票價格、新聞事件）
- 需要計算工具的復雜運算（如大型數據統計、科學計算）
- 交互式問題解決（如多輪對話中的信息補充）
- 動態多步驟決策（如行程規劃、資源調度）
在實際應用中，ReAct是構建LLM驅動的智能代理（Agents）的基礎技術，例如LangChain代理、OpenAI函數調用機器人、WebGPT和AutoGPT等工具，均以ReAct為核心架構。
實踐案例：實時天氣查詢
問題：現在的天氣怎么樣？
ReAct交互流程：
- 思考：我需要知道用戶的當前位置才能查詢天氣。
- 行動：調用GetLocation()工具。
- 觀察：工具返回“用戶位于印度班加羅爾”。
- 思考：現在需要獲取班加羅爾的實時天氣數據。
- 行動：調用WeatherAPI("班加羅爾，印度")。
- 觀察：工具返回“28°C，多云”。
- 答案：班加羅爾當前氣溫28°C，多云。
這個案例中，模型通過兩次工具調用完成了信息獲取，每次行動都基于前一步的思考與觀察結果，形成了閉環的問題解決流程。
技術要點：工具選擇與流程設計
成功應用ReAct的關鍵在于合理設計工具集與交互規則：
- 工具定義：在系統提示中明確可調用的工具（如“你可以使用Search()、Calculator()、WeatherAPI()”），并說明每個工具的功能與參數要求；
- 示例引導：提供1-2個完整的ReAct示例，示范“思考→行動→觀察”的流程，幫助模型掌握工具調用時機；
- 驗證機制：鼓勵模型在每次觀察后進行反思，確認信息是否足夠，避免無效工具調用。
在ReAct框架中，人類（提示詞設計者）負責定義交互格式與工具集，而模型自主決定何時調用何種工具——這種“人類定規則，模型做決策”的分工，既保證了流程的可控性，又賦予了模型處理動態任務的靈活性。
三、聲明式自提示（DSP）：讓模型“自主規劃任務”
技術本質：從“被動執行”到“主動規劃”
聲明式自提示（DSP）技術突破了傳統提示詞中“人類指定步驟”的模式，允許模型在解決任務前自主制定計劃。其核心邏輯是：復雜任務往往可分解為多個獨立子任務，模型先分析任務結構，列出子任務清單，再逐一解決，最后整合結果。
例如，在處理“分析用戶評論的產品名稱與情感傾向”時，DSP會引導模型先規劃“識別產品→分析情感”兩個子步驟，再分別執行，最終匯總答案。這種“先規劃、后執行”的模式，特別適合模塊化程度高的復雜任務。
適用場景：多階段、多技能融合的任務
DSP的優勢在以下場景中尤為突出：
- 具有明確階段劃分的工作流（如“總結→分類→翻譯”的文檔處理流程）
- 融合多種技能的任務（如“信息提取+數據計算+報告生成”）
- 需要可靠模塊化輸出的場景（如LLM流水線處理）
在實際應用中，DSP無需對模型進行微調，只需通過提示詞定義規劃框架，任何具備基礎能力的LLM都能遵循模板執行任務，這大大降低了技術落地的門檻。
實踐案例：評論分析任務
問題：閱讀以下評論，指出其涉及的產品及情感傾向。
DSP處理流程：
- 規劃階段：
- 子任務1：識別評論中提到的產品。
- 子任務2：分析評論的情感傾向（正面/負面）。
- 執行階段：
- 子任務1結果：三星手機
- 子任務2結果：正面
- 整合階段：
- 產品：三星手機
- 情感：正面
- 最終答案：
這個案例中，模型通過自主規劃子任務，將復雜的評論分析拆解為兩個簡單任務，分步處理后再整合結果，確保了每個環節的準確性。
技術要點：規劃框架的設計
DSP的核心在于設計清晰的規劃模板，典型的提示詞結構如下：
你是一名規劃助手。對于任何任務，請先輸出JSON格式的子任務列表，然后逐一執行每個子任務，最后整合結果。
任務：<用戶問題>
首先，列出解決任務所需的步驟（編號形式）。
然后，為每個步驟標注“步驟X結果：”并填寫內容。
最后，在“最終答案：”部分匯總結果。通過這種元提示（Meta-prompt），人類定義了“規劃→執行→整合”的框架，而模型負責填充具體內容。為增強效果，可添加單樣本或少樣本示例，示范子任務的劃分方式。此外，DSPy等框架通過微調模型進一步優化任務分解能力，但核心仍基于提示詞工程——即通過指令引導模型自主組織思維。
四、三大技術的對比與協同
技術特性對比
技術維度 | 思維鏈（CoT） | ReAct | 聲明式自提示（DSP） |
核心邏輯 | 分步推理，依賴內部知識 | 推理+工具調用，閉環交互 | 自主規劃子任務，分步執行 |
結構定義者 | 人類（提示詞設計者） | 人類（格式）+模型（行動） | 人類（框架）+模型（子任務） |
工具依賴 | 無 | 強依賴外部工具 | 可選，視任務需求而定 |
適用場景 | 邏輯/數學/文字題 | 實時信息/工具交互 | 多階段/模塊化任務 |
可解釋性 | 高（可見推理步驟） | 高（可見工具調用軌跡） | 高（可見子任務規劃） |
技術選擇指南
在實際應用中，可根據任務特性選擇合適技術：
- 若任務可僅依賴模型內部知識解決（如數學題、邏輯推理），優先使用CoT；
- 若任務需要實時數據或外部工具（如天氣查詢、復雜計算），選擇ReAct；
- 若任務可分解為明確子步驟（如多階段工作流），采用DSP。
值得注意的是，真實世界的復雜任務往往需要多種技術的協同。例如，一個智能客服系統可能先通過DSP規劃“理解問題→查詢數據庫→生成回答”的子任務，在每個子任務中用ReAct調用工具獲取信息，在工具返回結果后用CoT進行內部推理——這種“DSP規劃+ReAct工具調用+CoT內部推理”的組合，能最大化模型的處理能力。
五、實踐中的常見問題與解決方案
- CoT的步驟冗余問題
部分任務可能因步驟過多導致效率低下。解決方案：通過少樣本示例示范“關鍵步驟保留”原則，避免無意義的細節堆砌。 - ReAct的工具調用失控
模型可能頻繁調用不必要的工具。解決方案：在提示詞中添加“調用工具前先確認是否必要”的約束，并設置最大調用次數限制。 - DSP的子任務劃分不合理
模型可能將任務分解為過細或過粗的子步驟。解決方案：提供更具體的子任務劃分示例，明確“子任務應具有獨立性與可執行性”。 - 技術選擇的混淆
難以判斷任務適合哪種技術。解決方案：先分析任務是否需要外部工具（是則ReAct），再判斷是否可分解為子步驟（是則DSP），否則使用CoT。
六、提示詞技術的未來展望
CoT、ReAct和DSP作為提示詞工程的核心技術，正在重塑人類與大語言模型的協作方式。它們不僅提升了模型處理復雜任務的能力，更通過結構化的推理與交互，增強了AI系統的可靠性與可解釋性——這正是邁向可信AI的關鍵一步。
隨著模型能力的進化，提示詞技術將向更智能化、自動化的方向發展。未來，我們可能看到“自適應提示”（根據任務動態選擇技術）、“多模型協同提示”（不同模型分工處理子任務）等創新模式，但無論技術如何演變，“讓模型更好理解人類意圖”的核心目標始終不變。
對于開發者與研究者而言，掌握這些提示詞技術不僅是提升模型性能的手段，更是深入理解AI思維模式的窗口。通過精準的指令設計，我們能引導模型突破能力邊界，在科研、醫療、教育等領域創造更大價值——這正是提示詞工程的終極意義所在。
