大型語言模型（LLMs）在處理從模糊的用戶查詢到生成高質量、可執行的輸出這一任務時，常常遇到困難。這類任務通常需要人類在提示工程方面具備深厚的專業知識。本项目引入了 InsightCoT (Insightful Chain-of-Thought，富有洞察的思維鏈)，一個旨在將這種專家級的推理過程內化到模型自身的框架。採用 InsightCoT 的模型不再被動地執行指令，而是首先進行一個反思性的推理過程：(1) 生成一個高層次的 <insight>，像專家顧問的初步診斷一樣，對問題進行專業的重新定義；(2) 構建一個結構化的 <think> 過程，這是一個基於洞察推導出的分步計劃。這種結構化的深思熟慮過程，能夠引導模型生成更優質、更合理且過程透明的最終輸出。我們提供了兩種不同的路徑來實現 InsightCoT：一是通過我們提供的 LangChain 應用程序，使用提示工程直接引導；二是通過我們的數據合成管道，進行模型微調以實現深度集成。
InsightCoT 的基本假設是：大型語言模型輸出的質量，從根本上受其上下文質量的制約。通過強制模型首先生成其自身的專家級上下文——即 <insight> 模塊——我們創建了一種“自我啟動”機制。這個過程將一個簡單的用戶查詢，在模型自身的生成流程中，轉化為一個豐富、結構化的提示，從而引導其後續的詞元（token）選擇，朝向一個更專業、更精確的解空間。
該框架有效地將模型從一個簡單的指令執行者，轉變為一個主動的問題解決者，模擬了人類專家的認知工作流。
我們提出了兩種主要方法來應用 InsightCoT 框架。
該方法利用一個精心設計的元提示從強大的基礎模型（如 GPT-4o, Claude 3 Opus）中引導出 InsightCoT 結構，而無需任何模型訓練。為了方便實現，我們提供了一個即開即用的 LangChain 應用程序。
這個交互式的 Streamlit 應用程序允許您實時體驗 InsightCoT 的提示策略。
先決條件：
- Python 3.9+
- 一個 OpenAI API 密鑰（或其他支持的服務提供商）
安裝配置：
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克隆倉庫並安裝依賴項：
git clone https://github.com/your-username/InsightCoT.git cd InsightCoT pip install -r requirements.txt -
設置您的環境變量： 在項目根目錄下創建一個
.env文件，並添加您的 API 密鑰：OPENAI_API_KEY="sk-..." # 或者，對於其他模型如 Anthropic： # ANTHROPIC_API_KEY="..." -
運行應用程序：
streamlit run app.py
這將啟動一個本地 Web 服務器，您可以在其中輸入您的查詢，並看到模型以結構化的 InsightCoT 格式生成響應。
這是一種更進階的方法，旨在將 InsightCoT 的推理模式內化為模型的一種原生能力。這可以通過在一個 (簡單查詢, InsightCoT答案) 數據集上微調一個基礎 LLM 來實現。
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數據合成：
- 我們提供了一個腳本
generate_data.py，它使用一個強大的教師模型（如 GPT-4o）和generator_prompt_template.txt中的提示模板，來合成所需 JSONL 格式的高質量數據集。 - 準備工作：在
input_questions.txt文件中準備好您的簡單查詢列表。 - 執行：
# 確保已從 requirements.txt 安裝依賴項 python generate_data.py - 輸出：該腳本會生成
synthetic_data.jsonl，這就是您的訓練數據集。
- 我們提供了一個腳本
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模型微調：
- 合成的數據集與標準的微調庫兼容，如 Hugging Face TRL、Axolotl 和 Llama-Factory。
- 微調的目標是在一個監督式微調（SFT）任務上訓練模型，其中輸入是用戶查詢，輸出是完整的 InsightCoT 響應。
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推理：
- 微調完成後，模型不再需要複雜的元提示。當面對一個簡單查詢時，它將自發地以 InsightCoT 格式產生響應，因為它已經將這種結構學習為其處理複雜任務的默認推理模式。
本項目為增強 LLM 的推理能力提供了一個具體的框架和配套工具。未來的工作可能包括：
- 開發更複雜的數據合成技術。
- 訓練並發布預先微調好的 InsightCoT 模型。