Kaedah Pokok Pokok di AI - Analytics Vidhya

Membuka Potensi AI: menyelam mendalam ke dalam Teknik Pokok Pemikiran

Bayangkan menavigasi hutan padat, setiap jalan menjanjikan hasil yang berbeza, matlamat anda: menemui harta karun yang tersembunyi. Analogi ini dengan sempurna menangkap intipati kaedah Pokok Pokok (TOT) dalam kejuruteraan AI. Seperti berhati -hati mengingat setiap jejak, TOT membolehkan AI meneroka pelbagai garis pemikiran secara serentak, bercabang untuk mengenal pasti penyelesaian yang paling menjanjikan. Pendekatan inovatif ini mengubah pemikiran linear ke dalam penerokaan yang dinamik kemungkinan, merevolusikan bagaimana kita berinteraksi dengan kecerdasan buatan. Artikel ini menerangkan bagaimana TOT dapat merevolusikan penyelesaian masalah dan kreativiti, menawarkan cara baru untuk memanfaatkan kuasa AI.

Konsep utama

Artikel ini akan diliputi:

• Peningkatan TOT mengenai penyelesaian masalah AI melalui laluan penalaran selari.
• Melaksanakan TOT menggunakan Python dan API OpenAI.
• Bagaimana struktur cawangan dalam AI meningkatkan kreativiti dan membuat keputusan.
• Aplikasi praktikal TOT dalam penulisan kreatif, perniagaan, dan penyelidikan saintifik.
• Cabaran yang berkaitan dengan TOT, seperti kerumitan pengiraan dan eksploitasi eksplorasi.

Jadual Kandungan

• Apa itu Pokok Pemikiran?
• Bagaimana fungsi TOT?
• Prasyarat dan persediaan
• Konfigurasi utama API
• Ujian dengan chatgpt
• Kelebihan Tot
• Aplikasi dunia nyata
• Batasan
• Masa depan kejuruteraan segera
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Pokok Pemikiran?

Pokok Pemikiran adalah teknik kejuruteraan segera yang memberi kuasa kepada model AI untuk meneroka pelbagai laluan penalaran secara serentak. Tidak seperti pendekatan linear tradisional, TOT menghasilkan struktur pemikiran cawangan, memudahkan penjanaan idea yang lebih teliti dan kreatif.

Bagaimana fungsi TOT?

Bayangkan pokok di mana setiap cawangan mewakili garis penalaran yang berbeza. TOT beroperasi dengan:

1. Menjana pelbagai pemikiran awal.
2. Memperluas setiap pemikiran menjadi idea yang lebih kecil dan lebih halus.
3. Menilai potensi setiap cawangan.
4. Pemangkasan jalan yang kurang menjanjikan.
5. Secara beransur -ansur meneroka dan memperluaskan kemungkinan yang paling menjanjikan.

Ini mencerminkan penyelesaian masalah manusia, di mana kita sering menimbang beberapa pilihan sebelum memilih tindakan terbaik.

Prasyarat dan persediaan

Penggunaan TOT yang berkesan memerlukan alat dan persekitaran yang diperlukan, termasuk perpustakaan penting, kunci API, dan pemahaman asas mengenai struktur kod.

 ! Pip memasang terbuka --upgrade

Mengimport perpustakaan

 Import OS
dari OpenAI Oped Openai
Import Openai
masa import
Import secara rawak
dari ipython.display import markdown, paparan

Konfigurasi utama API

Konfigurasikan kunci API OpenAI anda dengan selamat untuk interaksi lancar dengan model AI.

 os.environ ["openai_api_key"] = "Open-api-Key anda"

Import secara rawak

Kelas Treeofthoughts:
    def __init __ (self, prompt, max_depth = 3, branch_factor = 3):
        self.prompt = prompt
        self.max_depth = max_depth
        self.branch_factor = branch_factor
        self.tree = {"root": []}

    def Generate_thought (diri, parent_thought):
        # Simulasi AI menghasilkan pemikiran berdasarkan ibu bapa
        kembali f "pemikiran yang berkaitan dengan: {parent_thought}"

    def menilai_thought (diri, pemikiran):
        # Simulasi menilai janji pemikiran
        kembali rawak.random ()

    def expand_tree (self, node = "root", kedalaman = 0):
        jika kedalaman> = self.max_depth:
            kembali

        jika nod tidak dalam self.tree:
            self.tree [node] = []

        untuk _ dalam julat (self.branch_factor):
            new_thought = self.generate_thought (node)
            skor = self.evaluuate_thought (new_thought)
            self.tree [node] .append ((new_thought, skor))

            jika skor> 0.7: # hanya mengembangkan pemikiran yang menjanjikan
                self.expand_tree (new_thought, kedalaman 1)

    def terbaik_path (diri):
        Path = ["Root"]
        Semasa = "Root"
        sementara semasa dalam self.tree dan self.tree [semasa]:
            terbaik_thought = max (self.tree [current], kunci = lambda x: x [1])
            Current = Best_Thought [0]
            path.append (semasa)
        Laluan kembali

    Def menyelesaikan (diri):
        self.expand_tree ()
        kembali self.best_path ()

# Contoh penggunaan
Tot = TreeOfThoughts ("Menyelesaikan Krisis Iklim")
penyelesaian_path = tot.solve ()
Cetak ("Laluan Penyelesaian Terbaik:", " ->" .join (penyelesaian_path)) 

(Nota: Ini adalah contoh yang mudah. ​​Pelaksanaan dunia nyata akan menggunakan kaedah penilaian yang lebih canggih dan interaksi model AI langsung.)

* (Bahagian yang tinggal, "menguji kod dengan chatgpt," "manfaat pokok pemikiran," "kegunaan praktikal: aplikasi dunia sebenar," "cabaran," "masa depan kejuruteraan yang cepat," "kesimpulan," dan "soalan -soalan yang sering ditanya," akan mengikuti struktur yang sama dengan menyusun semula dan menyusun semula teks asal sambil mengekalkan makna teras dan memelihara penempatan imej.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah Pokok Pokok di AI - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!