直接回答 在检索增强生成（RAG）中使用思维链（CoT）提示，涉及将模型的工作流程分解为不同的步骤，例如先分析或总结检索到的文档，然后使用处理后的信息回答用户的查询。例如，您可以指示模型：
- 根据查询检索相关文档。
- 从这些文档中生成摘要或识别关键主题。
- 使用总结的上下文来形成最终答案。这种方法将任务分解为可管理的阶段，使模型能够在生成响应之前专注于理解。例如，在法律文档搜索中，模型可以首先提取与“责任限制”相关的条款，然后使用过滤后的上下文回答关于合同义务的特定问题。
CoT 在 RAG 中的优点 主要优势是提高了准确性和相关性。通过强制模型首先明确处理检索到的数据，降低了忽略关键细节或误解歧义术语的风险。例如，在回答编程问题之前先总结技术文档，可以确保模型专注于正确的章节。这也增强了透明度：开发人员可以检查中间输出（如摘要）来调试错误或验证逻辑。此外，分割任务有助于管理复杂性——例如，在回答关于实验设计的问题之前分析研究论文的方法部分。这种分阶段的方法对于需要连接多个信息片段的多跳推理特别有用。
CoT 在 RAG 中的缺点 主要缺点是计算成本和延迟增加。每个步骤（检索、分析、答案生成）都需要单独处理，这会减慢响应速度——尤其是处理大型文档集时。例如，在回答问题之前总结20篇研究论文会增加开销，相比之下，单步 RAG 调用则没有此开销。此外，还存在错误叠加的风险：如果初步总结错误地代表了文档，最终答案将继承这些错误。例如，对医疗指南的错误分析可能导致不正确的治疗建议。最后，过度分割任务可能会降低系统的灵活性。僵化的 CoT 结构可能难以处理不需要多步处理的简单查询，从而浪费资源。开发人员必须在结构和效率之间取得平衡，根据问题的复杂性调整工作流程。
