提示技术：提示技术是引导AI模型进行深度思考和创新的有效工具，其中Chain-of-Thought Prompting注重逐步推理，Knowledge Generation Prompting强调知识生成，而Tree of Thoughts Prompting则通过树状结构清晰展现思维过程。
Chain-of-Thought Prompting（链式思考提示）
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一、概念介绍
Chain-of-Thought Prompting，即链式思考提示，是一种在人工智能模型中引导逐步推理的方法。通过构建一系列有序、相互关联的思考步骤，模型能够更深入地理解问题，并生成结构化、逻辑清晰的回答。
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二、核心特点
有序性：链式思考提示要求将问题分解为一系列有序的步骤，每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，形成一条清晰的思考链条。
关联性：每个思考步骤之间必须存在紧密的逻辑联系，以确保整个思考过程的连贯性和一致性。
逐步推理：模型在每个步骤中只关注当前的问题和相关信息，通过逐步推理的方式逐步逼近最终答案。
链式思考提示（COT）
Knowledge Generation Prompting（生成知识提示）
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一、概念介绍
Knowledge Generation Prompting，即生成知识提示，是一种利用人工智能模型生成新知识或信息的方法。通过构建特定的提示语句，引导模型从已有的知识库中提取、整合并生成新的、有用的知识内容。
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二、核心特点
创新性：生成知识提示旨在产生新的、原创性的知识内容，而非简单地复述或重组已有信息。
引导性：通过精心设计的提示语句，模型被引导去探索、发现并与已有知识进行交互，从而生成新的见解或信息。
知识整合：该过程涉及对多个来源、多种类型的知识进行融合和整合，以形成更全面、深入的理解。
生成知识提示
Tree of Thoughts Prompting（思维树提示）
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一、概念介绍
Tree of Thoughts Prompting，即思维树提示，是一种将复杂思维过程结构化为树状图的方法。它通过逐级分解主题或问题，形成具有逻辑层次和关联性的思维节点，从而帮助用户更清晰地组织和表达思考过程。
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二、核心特点
层次性：思维树提示将思考过程分解为多个层次，每个层次代表不同的思维深度和广度。
关联性：各思维节点之间存在紧密的逻辑联系，形成一个相互关联、互为支撑的思维网络。
可视化：通过将思维过程以树状图的形式展现，思维树提示增强了思考过程的可视化和直观性。
思维树提示（TOT）
提示应用：提示工程应用于代码生成，利用机器学习，将自然语言提示自动转为符合要求的代码，提升开发效率。
Generating Code（代码生成）
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将注释转换成代码
将注释转换成代码意味着您需要理解注释中的描述或说明，并将其实现为可执行的代码。例如：
在这个例子中，注释“计算两个数的和”被转换为了一个名为add_numbers的函数，该函数接受两个参数并返回它们的和。
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完成功能或继续下一行
这通常意味着您需要编写缺失的代码行以完成某个功能。例如，如果您有一个未完成的函数：
这个函数已经完成了基本的问候功能，并且还包含了一个特殊情况的处理：如果名字是"Alice"，则打印一条特殊的问候语。
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MySQL查询语句生成
生成MySQL查询语句需要根据您的数据库结构和您想要检索的数据来决定。以下是一个简单的查询示例，它从名为employees的表中选择所有员工的信息：
如果您想根据某些条件筛选员工，比如选择所有薪资超过50000的员工，您可以这样写：
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解释代码
解释代码意味着您需要理解代码的功能和工作原理，并能够用自然语言描述它。例如，对于以下Python代码：
您可以解释这段代码为：“这是一个计算阶乘的函数。它接受一个参数n，并检查n是否等于0。如果n等于0，函数返回1。否则，它返回n乘以n-1的阶乘的结果。这是一个递归函数，因为它在自己的定义中调用了自己。”
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