AI -Analytics Vidhya의 사고 방법

AI의 잠재력 잠금 해제 : 사고의 트리 기술에 대한 깊은 다이빙 기술

짙은 숲을 탐색한다고 상상해보십시오. 각 길이 다른 결과를 약속하는 각 길, 당신의 목표 : 숨겨진 보물 발견. 이 비유는 AI 프롬프트 엔지니어링에서 사고 나무 (TOT) 방법의 본질을 완벽하게 포착합니다. 각 트레일을 신중하게 고려하는 것처럼, TOT는 AI가 여러 가지 추론을 동시에 탐색하여 가장 유망한 솔루션을 식별하기 위해 분기 할 수 있습니다. 이 혁신적인 접근법은 선형 사고를 가능성의 역동적 인 탐구로 바꾸어 인공 지능과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킨다. 이 기사는 TOT가 문제 해결과 창의성을 혁신하여 AI의 힘을 활용할 수있는 새로운 방법을 제공하는 방법을 탐구합니다.

주요 개념

이 기사는 다음과 같습니다.

• 병렬 추론 경로를 통한 AI 문제 해결에 대한 TOT의 향상.
• Python 및 OpenAI API를 사용하여 TOT를 구현합니다.
• AI의 구조가 창의성과 의사 결정을 높이는 방법.
• 창의적 글쓰기, 비즈니스 및 과학 연구에서 TOT의 실제 적용.
• 계산 복잡성 및 탐사 탐구 트레이드 오프와 같은 TOT와 관련된 도전.

목차

• 생각의 나무는 무엇입니까?
• TOT는 어떻게 기능합니까?
• 전제 조건 및 설정
• API 키 구성
• chatgpt로 테스트
• TOT의 장점
• 실제 응용 프로그램
• 제한
• 신속한 엔지니어링의 미래
• 결론
• 자주 묻는 질문

생각의 나무는 무엇입니까?

Tree of Thought는 AI 모델이 여러 추론 경로를 동시에 탐색 할 수있는 고급 신속한 엔지니어링 기술입니다. 전통적인 선형 접근 방식과 달리 TOT는 생각의 분기 구조를 생성하여보다 철저한 문제 해결 및 창의적인 아이디어 생성을 촉진합니다.

TOT는 어떻게 기능합니까?

각 지점이 뚜렷한 추론을 나타내는 나무를 시각화하십시오. TOT는 다음과 같이 운영합니다.

1. 여러 초기 생각을 생성합니다.
2. 각 생각을 작고 세련된 아이디어로 확장합니다.
3. 각 지점의 잠재력을 평가합니다.
4. 덜 유망한 경로를 가지 치기.
5. 가장 유망한 가능성을 반복적으로 탐구하고 확장합니다.

이것은 인간의 문제 해결을 반영합니다. 여기서 우리는 종종 최상의 행동을 선택하기 전에 몇 가지 옵션의 무게를 측정합니다.

전제 조건 및 설정

TOT를 효과적으로 사용하려면 필수 라이브러리, API 키 및 코드 구조에 대한 기본 이해를 포함한 필요한 도구와 환경이 필요합니다.

 ! PIP 설치 OpenAi -Upgrade

라이브러리 가져 오기

 OS 가져 오기
OpenAi import OpenAi에서
OpenAi 가져 오기
수입 시간
무작위로 가져옵니다
IPYTHON. DISPLAY 가져 오기 MarkDown, Display

API 키 구성

AI 모델과의 원활한 상호 작용을 위해 OpenAI API 키를 안전하게 구성하십시오.

 os.environ [ "Openai_api_key"] = "Open-Api-Key"

무작위로 가져옵니다

클래스 트리 변동 :
    def __init __ (자체, 프롬프트, max_depth = 3, branch_factor = 3) :
        self.prompt = 프롬프트
        self.max_depth = max_depth
        self.branch_factor = branch_factor
        self.tree = { "root": []}

    def generate_thought (self, parent_thought) :
        # 부모를 기반으로 생각을 생성하는 AI 시뮬레이션
        return f "관련된 생각 : {parent_thought}"

    def evaluate_thought (자기, 생각) :
        # 생각의 약속을 평가하는 시뮬레이션
        randal.random ()을 반환합니다.

    def expand_tree (self, node = "root", 깊이 = 0) :
        깊이> = self.max_depth 인 경우 :
            반품

        self.tree에 노드가 아닌 경우 :
            self.tree [노드] = []

        _ in range (self.branch_factor) :
            new_thought = self.generate_thought (노드)
            score = self.evaluate_thought (new_thought)
            self.tree [node] .append ((new_thought, score))

            점수> 0.7 : # 만약 만약 만 유망한 생각 만 확장하십시오
                self.expand_tree (new_thought, 깊이 1)

    def best_path (self) :
        경로 = [ "루트"]
        current = "root"
        self.tree 및 self.tree [current]에서 현재
            best_thoughtion = max (self.tree [current], key = lambda x : x [1])
            current = best_thought [0]
            Path.Append (현재)
        반환 경로

    Def Solve (self) :
        self.expand_tree ()
        self.best_path ()를 반환합니다.

# 예제 사용
TOT = TreeofThoughts ( "기후 위기 해결")
solution_path = tot.solve ()
print ( "최상의 솔루션 경로 :", " ->".join (solution_path)) 

(참고 : 이것은 단순화 된 예입니다. 실제 구현은보다 정교한 평가 방법과 직접 AI 모델 상호 작용을 활용합니다.)

* (나머지 섹션, "Chatgpt로 코드 테스트", "사고의 이점", "실제 용도 : 실제 용도 :"실제 응용 프로그램 ","도전 ","프롬프트 엔지니어링의 미래 ","결론 "및"자주 묻는 질문 "및"자주 묻는 질문 "은 핵심 의미를 유지하고 이미지 배치를 유지하면서 원래 텍스트를 재구성하는 유사한 구조를 따를 것입니다.

위 내용은 AI -Analytics Vidhya의 사고 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!