思維樹

思維樹（Tree of Thoughts, ToT）是探索多種推理路徑的進階提示技巧，維護一個推理樹而非單一鏈條。

與思維鏈 (CoT / Few Shot CoT)的區別：

• CoT：單一路徑，線性推理
• ToT：多路徑分支，樹狀探索
• 可回溯：發現死胡同可回退

運作流程：

1. 分解：將問題分解為多個思考步驟
2. 生成：每步生成多個候選思路
3. 評估：評估每個候選的品質
4. 選擇：選最有希望的繼續探索
5. 搜尋：BFS或DFS探索樹
6. 回溯：必要時回退重新選擇

搜尋策略：

• BFS：廣度優先，探索多樣可能
• DFS：深度優先，深入特定路徑
• 啟發式：基於評估函數選擇

應用：

• 數學問題：24點遊戲、創意寫作
• 規劃任務：旅行規劃、專案安排
• 謎題求解：需要探索的問題

成本：

• 需要多次LLM調用
• 計算成本高於CoT
• 適合複雜、需探索的問題

是大型語言模型 (大語言模型 / 大模型)推理的高級方法。