隨著人工智能語言模型的不斷進步，如何引導它們提供更透明、邏輯性強、可驗證的輸出成為了一個重要課題。思維鏈（Chain of Thought，簡稱CoT）作為一種Prompt提示技術，通過模擬人類解決問題的逐步思考過程，顯著提升了模型在復雜任務中的表現(xiàn)。本文將深入探討CoT的概念、應用場景以及實際案例，幫助讀者徹底理解CoT的底層邏輯和實踐價值。