基于大模型思維鏈（Chain-of-Thought）技術的定制化思維鏈提示和定向刺激提示的心理咨詢場景定向ai智能應用

本篇為個人筆記記錄基于大模型思維鏈（Chain-of-Thought）技術的定制化思維鏈提示和定向刺激提示的心理咨詢場景定向ai智能應用? ?

人工智能為個人興趣領域業余研究如有錯漏歡迎指出！！！

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?引言

什么是提示工程？

什么是提示？

了?解大模型思維鏈（Chain-of-Thought）技術

解釋大模型思維鏈技術的基本概念和原理

為什么提示工程很重要？

心理咨詢場景中的定制化思維鏈提示

分析心理咨詢過程中的常見問題和難點

介紹如何使用大模型思維鏈技術生成定制化思維鏈提示，以幫助ai心理咨詢師啟發思考

定向刺激提示

概念和作用

探索利用大模型思維鏈技術生成定向刺激提示的方法

開發定向AI智能應用的基本步驟和技術要點

?引言

什么是提示工程？

提示工程是指導生成式人工智能（生成式人工智能）解決方案生成所需輸出的過程。盡管生成式人工智能試圖模仿人類，但需要詳細的說明才能創建高質量和相關的輸出。在提示工程中，您可以選擇最合適的格式、短語、單詞和符號，以指導 AI 與用戶進行更有意義的交互。提示工程師利用創造力加上試錯來創建輸入文本的集合，因此應用程序的生成式人工智能可以按預期工作。

什么是提示？

提示是一種自然語言文本，要求生成式人工智能執行特定任務。生成式人工智能是一種人工智能解決方案，可以創建故事、對話、視頻、圖像和音樂等新內容。由超大型機器學習（ML）模型提供支持，這些模型使用已針對大量數據進行預訓練的深度神經網絡。

大型語言模型（LLM）非常靈活，可以執行各種任務。例如，可以總結文檔、補全句子、回答問題和翻譯語言。對于特定的用戶輸入，模型會通過過去的訓練預測其認為最佳的輸出。

但是，由于這些模型非常開放，因此您的用戶可以通過無數的輸入數據組合與生成式人工智能解決方案進行交互。人工智能語言模型非常強大，無需太多輸入即可開始創建內容。即使是一個單詞也足以讓系統做出詳細的回應。

話雖如此，并非每種類型的輸入都能產生有用的輸出。生成式人工智能系統需要背景和詳細信息才能生成準確和相關的響應。當您系統地設計提示時，就會得到更有意義和更實用的作品。在即時工程中，您可以不斷完善提示，直到從人工智能系統中獲得所需的結果。

了?解大模型思維鏈（Chain-of-Thought）技術

解釋大模型思維鏈技術的基本概念和原理

大模型思維鏈技術是一種基于人工智能的方法，旨在模擬人類思維的連貫性和邏輯性。它通過構建一個模型，來模擬人類在面對一個問題時思考的過程，并生成一系列相關的思維環節，形成一個連貫的思維鏈。這個思維鏈可以包含問題的分析、解決方案的推導、相關聯的經驗和知識等，幫助人們更好地理解和解決復雜的問題。

大模型思維鏈技術的基本概念包括以下幾個要素：

模型（Model）：大模型思維鏈技術基于一個模型，這個模型可以是基于機器學習的神經網絡模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）等。模型通過學習大量的文本和數據，具備了理解和生成自然語言的能力。
思維環節（Thought Units）：思維環節是模型生成的一系列相關的思考片段，它們相互關聯且具有邏輯性。每個思維環節都代表了一個特定的思維過程，包括問題的分析、解決方案的推導、相關聯的經驗和知識等。思維環節可以通過模型的預測和生成能力生成。
連貫性（Coherence）：大模型思維鏈技術通過保持思維環節的連貫性來模擬人類思維的連貫性。每個思維環節都建立在前一個環節的基礎上，通過關聯和銜接，形成一個完整的思維鏈。連貫性保證了思維過程的邏輯性和一致性。

大模型思維鏈技術的原理基于神經網絡模型的預測和生成能力。訓練過程中，模型通過學習大量的文本和數據，學習到了語言的語法、語義和邏輯規律。當給定一個輸入（例如一個問題或一個刺激），模型可以預測和生成與輸入相關的下一個思維環節。這個過程可以迭代多次，從而生成一個連貫的思維鏈。

為什么提示工程很重要？

提示工程在基于大模型思維鏈技術的定向AI智能應用中扮演著重要的角色。它涉及將抽象的概念轉化為具體的提示，以引導和啟發用戶的思考過程。以下是一些說明提示工程的重要性的例子：

幫助用戶理清思路：在心理咨詢中，客戶常常面臨復雜的問題和困惑。通過提示工程，可以將這些問題和困惑分解為一系列具體的思維環節和問題，幫助客戶有條理地思考、分析和解決問題。例如，當客戶面臨人際關系問題時，提供關于自我認知、情緒管理、溝通技巧等方面的提示，可以幫助他們逐步理清自己的思路和目標。
創造新的認知路徑：提示工程可以通過提供新的思維角度和刺激，幫助用戶超越傳統的思維模式，開啟新的認知路徑。例如，在情緒管理方面，通過提示工程可以引導用戶從不同的角度思考情緒的產生原因和影響，從而幫助他們發現新的情緒調節策略和應對方式。
個性化的引導和啟發：提示工程可以根據用戶的個性、需求和情境，定制化生成相應的提示，以更好地滿足用戶的需求。例如，在心理咨詢中，每個客戶的問題和背景都是獨特的，通過提示工程可以生成與客戶個性和情境相匹配的引導和啟發，提供更加個性化和有效的咨詢體驗。
提供實用的解決方案：通過提示工程，可以為用戶提供實用的解決方案和行動建議，以幫助他們應對問題和挑戰。例如，在心理咨詢中，通過提示工程可以生成關于改變思維模式、培養積極心態、建立健康的自我形象等方面的具體建議，幫助客戶實現自我成長和心理健康的目標。

心理咨詢場景中的定制化思維鏈提示

分析心理咨詢過程中的常見問題和難點

復雜問題：心理咨詢中常常涉及到復雜的問題，如人際關系困擾、情緒管理困難、職業發展迷茫等。這些問題可能涉及多個方面，需要綜合考慮和解決。
個體差異：每個咨詢對象的背景、需求和特點各不相同。因此，通用的咨詢建議和策略可能無法滿足每個人的個性化需求。
持續性和連貫性：心理咨詢是一個連續的過程，一次咨詢往往無法解決所有問題。為了保持連貫性和效果，需要在咨詢過程中提供持續的引導和啟發。

介紹如何使用大模型思維鏈技術生成定制化思維鏈提示，以幫助ai心理咨詢師啟發思考

數據收集和分析：收集咨詢對象的個人信息、問題描述、目標設定等數據，并進行分析和理解。這些數據可以作為生成定制化思維鏈提示的基礎。
模型訓練和調優：使用大模型思維鏈技術，基于已有的心理學知識和咨詢經驗，訓練一個模型。該模型可以學習和理解心理咨詢的基本原理、問題解決方法和有效的咨詢策略。
提示生成：根據咨詢對象的個人信息和問題描述，利用訓練好的模型生成定制化的思維鏈提示。這些提示可以包括問題的分析、解決方案的推導、相關的經驗和知識等，以幫助咨詢對象更好地理解和解決問題。
引導和啟發：將生成的定制化思維鏈提示提供給AI心理咨詢師，作為引導和啟發咨詢對象思考的工具。咨詢師可以根據生成的提示，逐步引導咨詢對象思考和探索問題，幫助他們建立更全面的認知、培養解決問題的能力。
持續更新和優化：隨著咨詢過程的進行，不斷收集和分析來自咨詢對象的反饋和數據，對模型進行持續的更新和優化，以提供更準確和有效的定制化思維鏈提示。

定向刺激提示

概念和作用

在提示詞工程中，對AI的定向刺激提示是一種通過提供具體、有針對性的信息或問題，以引導和激發AI思考、生成響應的工具。這些提示被設計為能夠指導AI模型在特定主題或情境下生成相關內容。

概念上，定向刺激提示可以包括以下方面：

主題限定：提示可以指定特定的主題、領域或情境，使AI模型在生成回應時專注于特定領域的知識或話題。例如，"請根據心理學角度分析人際關系問題"或"針對職業發展方面給出建議"。
問題引導：提示可以提供具體的問題或問題方向，以促使AI模型在生成回應時回答或探索相關問題。例如，"你認為社交媒體對人們的心理健康有何影響？"或"請分析壓力管理的有效策略"。
觀點引導：提示可以要求AI模型表達特定的觀點、立場或意見，以使生成的回應更具針對性和個性化。例如，"請闡述對幸福的定義和重要性"或"你認為自我反思對個人成長的作用是什么？"。

探索利用大模型思維鏈技術生成定向刺激提示的方法

數據準備：收集和整理與定向刺激提示相關的數據。這可以包括心理學領域的文獻、咨詢記錄、問題集合等。確保所選數據能夠涵蓋各種不同的問題領域和情境。
模型訓練：使用大模型思維鏈技術，訓練一個具備生成能力的模型。這可以是一個生成式的語言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。通過使用數據集中的問題和相應的定向刺激提示，訓練模型以學習生成合適的提示。
定向刺激設計：根據特定的問題或情境，利用訓練好的模型生成定向刺激提示。可以通過向模型輸入問題的關鍵詞、描述或上下文來獲取相應的提示。模型將根據其訓練得到的知識和語言模式生成相關的提示詞或短語。
評估和調優：生成的定向刺激提示需要進行評估和調優，以確保其質量和有效性。可以通過人工評估或使用自動評估指標來評估生成的提示的準確性、相關性和可用性。根據評估結果，對模型進行調優和改進，以提高生成的定向刺激提示的質量。

開發定向AI智能應用的基本步驟和技術要點

使用Spring框架將提示詞工程封裝為API，并與MongoDB數據庫交互

先引入依賴

<!-- Spring Web -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency><!-- Spring Data MongoDB -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

首先，創建一個KeywordRepository接口，用于定義與MongoDB數據庫交互的關鍵詞存儲庫：

import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;public interface KeywordRepository extends MongoRepository<Keyword, String> {// 自定義方法，用于根據關鍵詞查詢List<Keyword> findByKeywordIn(List<String> keywords);
}

然后，創建一個Keyword實體類，用于映射MongoDB中的關鍵詞文檔：

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;@Document(collection = "keywords")
public class Keyword {@Idprivate String id;private String keyword;// 省略構造函數、Getter和Setter方法
}

接下來，創建一個PromptService類，將關鍵詞檢索、標簽生成和加工輸入的邏輯封裝為API：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;@Service
public class PromptService {private static final String AI_GUIDANCE = "你是一個性格溫柔的知心大姐姐";//此處有額外的api輸入進行引導詞的撰寫private final KeywordRepository keywordRepository;@Autowiredpublic PromptService(KeywordRepository keywordRepository) {this.keywordRepository = keywordRepository;}public List<String> retrieveKeywords(String message) {// 根據message從MongoDB中檢索對應的關鍵詞List<Keyword> keywords = keywordRepository.findByKeywordIn(List.of("焦慮", "壓力", "心理健康"));return keywords.stream().map(Keyword::getKeyword).collect(Collectors.toList());}public String generateLabel(List<String> keywords) {// 將關鍵詞拼接為一個字符串作為標簽return String.join(" ", keywords);}public String preprocessInput(String message, String label) {// 將原始信息和標簽進行加工處理，以適應AI模型的輸入格式return message + " " + label;}public String addGuidance(String processedInput) {// 在所有問題之前加入對AI的引導語return AI_GUIDANCE + " " + processedInput;}
}

最后，創建一個PromptController類，用于處理API的請求和響應：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class PromptController {private final PromptService promptService;@Autowiredpublic PromptController(PromptService promptService) {this.promptService = promptService;}@PostMapping("/generate-prompt")public String generatePrompt(@RequestBody String message) {// 檢索關鍵詞List<String> keywords = promptService.retrieveKeywords(message);// 生成標簽String label = promptService.generateLabel(keywords);// 加工輸入給AIString processedInput = promptService.preprocessInput(message, label);// 添加AI引導String finalInput = promptService.addGuidance(processedInput);// 返回最終處理過的信息輸入給AIreturn finalInput;}
}