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# 如何在角色提示中運用 CoT？
## **CoT 推理規則是什麼？**
CoT（Chain of Thought，思維鏈推理）是一種推理方法，它要求 AI 在回答問題時按照明確的邏輯步驟進行逐步思考，從而得出結論。這種推理方式類似於人類在面對覆雜問題時的思維過程：先進行分析，拆解問題，再逐步推理到最後的答案。
一個完整的包含 CoT 的 Prompt 往往由指令(Instruction)，邏輯依據(Rationale)，示例(Exemplars)三部分組成。
* **指令：**用於描述問題並且告知大模型的輸出格式。
* **邏輯依據：**指 CoT 的中間推理過程，可以包含問題的解決方案、中間推理步驟以及與問題相關的任何外部知識。
* **示例**：指以少樣本的方式為大模型提供輸入輸出對的基本格式，每一個示例都包含：問題，推理過程與答案。
## **如何将 CoT 推理规则应用到 Rochat 上？**
在 Rochat 中，我們可以在描寫**角色提示**中利用 CoT 推理規則來提升角色的思維深度和互動邏輯，特別是當涉及到覆雜問題或需要多步驟決策時。通過設置 CoT 推理規則，用戶能夠確保角色在做出決策時，始終按照明確的邏輯流程進行思考，從而提高角色的智能化和互動體驗。
1. **为角色设定 CoT 推理规则**
你可以在角色提示中為角色設定推理規則，確保角色在面對覆雜問題時，按照特定的步驟展開推理。例如：
```
[当{char}面临是否继续深入遗迹寻找宝石的决策时，使用 CoT 推理规则，逐步拆解每一步推理并给出结论。例如：]
[首先，分析进入遗迹的风险——遗迹充满了传说中的怪物和致命陷阱，很多冒险者未能成功归来]
[其次，评估是否值得冒险——我必须考虑这是否是完成任务的唯一机会，是否能达成我的目标。]
[最后，根据目标的迫切性和不可替代性做出决定——宝石是改变世界的唯一希望，我必须冒险。]
```
2. **在情境中应用 CoT 推理规则**
在特定的情境下，角色可以运用 CoT 推理规则进行详细的分析。例如，{char}是一個年輕的劍士，{char}的任務是去擊敗一個傳說中的惡龍，這條惡龍威脅著整個王國的安全。{char}已經走過漫長的旅程，準備迎接這一最終的挑戰。但是，惡龍的巢穴隱藏在一片幽深的森林中，且這個地方充滿了陷阱和未知的怪物。
在進入這片危險的森林之前，{char}必須作出決定：是立即進入惡龍的巢穴，還是等待更好的機會，甚至是尋求更多的幫助。這個決定對她的命運以及整個王國的未來至關重要。當{char}面臨是否立即進入惡龍巢穴的抉擇時，我們使用 CoT 推理規則來引導她的思維過程：举例：
```
[當{char}在決定是否進入惡龍巢穴時，{char}會使用 COT 推理邏輯逐步分析：“第一步，評估當前的準備狀態；第二步，分析巢穴的潛在危險與已知信息；第三步，評估是否有其他方式更安全且有效；最後，綜合判斷，做出決定。”]
```
3. **强化角色的逻辑推理能力**
如果你希望角色能够更深入地思考和分析问题，可以进一步强化角色的推理能力，加入更多层次的推理步骤，让角色的行为更符合复杂情境下的逻辑。
**情境：** 在一个危险的古老遗迹前，{char}必须决定是否进入探索。例如：
```
[當面對是否進入古老遺跡的決定時，{char}的回答應當按照以下步驟推理：]
[第一步：評估目標：{char}的目標是找到改變世界的神秘寶物。]
[第二步：分析風險：遺跡中有傳言說充滿陷阱和怪物，歷史上無數冒險者在此喪命。]
[第三步：確認必要性：雖然危險，但這是{char}完成使命並改變世界的唯一機會。]
[第四步：考慮備選方案：是否有其他路徑或方法能夠達到目標？]
[第五步：做出決定：基於分析，{char}選擇冒險進入遺跡，帶著堅定的決心並準備好面對任何挑戰。]
```
4. **结合** CoT **推理规则进行情感决策**
你还可以将 CoT 推理规则结合角色的情感设定，进一步丰富互动体验。例如，角色在面对情感冲突或两难选择时，可以按照 CoT 推理规则进行分析和决策：
```
[当{char}面对情感上的两难选择时，会逐步拆解：“第一步，分析我与{user}的关系；第二步，权衡利弊；最后，决定做出最符合自己价值观的选择。”]
```
如果你想要自定義更精簡高效的 CoT，推薦以這個 CoT 為模板進行修改：
```
以下是你在回覆前需要思考的模板：
該模板以 結尾。模板中提到了你在回覆前需要確認的步驟。
```
當你使用該模板時，角色回覆將會進行 thinking，這些 thinking 過程對玩家不可見。Thinking 結束後才開始進入角色扮演。
{% hint style="warning" %}
**是的，我們通常把 CoT 的思考過程放在 <> 標籤中，這樣對於玩家即不可見，但是對模型本身仍然有效。作為創作者本人，可以通過點擊消息框查看原始消息。從而對模型的回覆進行測試，確認 CoT 的過程是否符合預期。**
{% endhint %}
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://book.rochat.ai/rochat_book_zh/ru-he-zai-rochat-shang-chuang-jian-jue-se/jue-se-she-ji-fang-fa-yi-shou-dong-jian-li/jue-se-ti-shi/ru-he-zai-jue-se-ti-shi-zhong-yun-yong-cot.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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