基于Python的自然语言处理系列（53）：多种提示技术

        本文深入探讨了使用语言模型的几种提示（Prompting）方法。提示技术旨在利用语言模型推理和回答问题，不同提示技术可以应用于问题分解、逻辑推理和多步骤解答等任务中。本文涉及以下几种方法：

1. 链式思维（Chain-of-Thought, CoT）
2. 零样本链式思维（Zero-shot CoT）
3. 树式思维（Tree-of-Thought, ToT）

环境设置

        首先，确保已经正确配置了OpenAI API，并设置了相关环境变量。

import openai
import os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
organization = os.getenv("OPEN_AI_ORG")

1. 链式思维（Chain-of-Thought, CoT）

        链式思维提示法通过逐步思考来获得最终的解答。例如，逐步解答数学问题。我们可以使用LangChain中的FewShotChatMessagePromptTemplate实现该提示方式。

from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    FewShotChatMessagePromptTemplate,
)

# 示例对话
examples = [
    {
        "input": "Roger有5个网球。他买了2罐网球ÿ