一、什么是思维链（Chain of Thought）？

“思维链”（CoT）通常指的是一种提示工程（Prompt Engineering）技术，让模型在给出最终答案之前，先生成推理步骤（即“思考过程”）。

实现思维链有两种主要方式，它们的大模型调用次数不同：

1. 单次调用 CoT（Prompt 层面）：

   • 原理： 在 Prompt 中加入 “Let’s think step by step”（让我们一步步思考）。模型会在一次生成中输出思考过程和结果。
   • 调用次数： 1 次。
   • 适用场景： 逻辑推理、数学题、常识问答。

2. 多次调用 CoT（架构层面/Agent）：

   • 原理： 将复杂的任务拆解为多个环节（Chain），或者使用 Agent（智能体）。比如：步骤 1 生成大纲 -> 步骤 2 扩写内容 -> 步骤 3 翻译。
   • 调用次数： 多次（每个环节调用一次）。
   • 适用场景： 需要外部工具、长篇写作、多步骤复杂任务。

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二、例子说明

下面我给出两个具体的 LangChain 代码例子，分别展示这两种情况。

1. 单次调用的思维链（通过 Prompt 实现）

这是最常见的 CoT 形式。即便使用了 LangChain 的 Chain 概念，它实际上只与 LLM 交互一次。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# 定义带有思维链指令的 Prompt
# 关键在于指令： "请一步步思考 (Think step by step)"
template = """
你是一个逻辑专家。回答用户的问题。
在给出最终答案之前，请先一步步写出你的推理过程。

问题: {question}
"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 构建 Chain (LCEL 语法)
# 这里的流程和你提供的一样
cot_chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 调用
question = "如果我有3个苹果，吃了一个，又买了5个，分给朋友2个，我还剩几个？"
result = cot_chain.invoke({"question": question})

print(result)

输出示例（一次生成）：

推理过程：

1. 开始有 3 个苹果。
2. 吃掉 1 个：3 - 1 = 2 个。
3. 买了 5 个：2 + 5 = 7 个。
4. 分给朋友 2 个：7 - 2 = 5 个。
   最终答案： 5 个。

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2. 多次调用的思维链（顺序链 Sequential Chain）

如果你指的是让模型先“思考”生成一个中间结果，然后把这个结果作为输入进行下一步处理，这需要多次调用。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# --- 步骤 1: 生成大纲 (第一次调用) ---
outline_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请为主题 '{topic}' 写一个简短的博客大纲。")
outline_chain = outline_prompt | llm | StrOutputParser()

# --- 步骤 2: 根据大纲写文章 (第二次调用) ---
# 这里的输入来自上一步的输出
article_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("根据以下大纲写一篇 100 字的短文:\n\n{outline}")
article_chain = article_prompt | llm | StrOutputParser()

# --- 组合链 (Sequential Chain) ---
# 这种写法不仅是思维上的链，也是执行上的链
full_chain = (
    {"outline": outline_chain}  # 这里执行第一个链，消耗一次 LLM 调用
    | RunnablePassthrough.assign(article=article_chain) # 这里执行第二个链，消耗第二次 LLM 调用
)

# 调用
result = full_chain.invoke({"topic": "人工智能的未来"})

print("=== 大纲 (Step 1) ===")
print(result['outline'])
print("\n=== 文章 (Step 2) ===")
print(result['article'])

• 你提供的代码 (RunnablePassthrough | prompt | llm | parser)：是一个标准的单步执行单元，只调用一次大模型。
• 思维链 (CoT)：通常指通过 Prompt 引导模型在一次调用中输出推理步骤。
• 多步调用：如果你需要模型“先想A，再根据A做B”，则需要构建顺序链（Sequential Chain）或使用 Agent，这时才会涉及多次调用。

三、LangChain思维链与prompt思维链区别

“工程化思维（LangChain LCEL）”与“脚本化思维（Direct API Call）”的区别。

如果单纯从大模型（LLM）的角度看，两者没有区别。无论你是用 LangChain 封装，还是直接写 Python 代码调用 OpenAI API，只要发给模型的最终字符串（Prompt）是一样的，模型的回答就是一样的。

但是，从开发者的思维和代码架构上看，差异巨大。你提供的这段 LangChain 代码体现的是一种流水线（Pipeline）思维。

下面通过对比来详细说明：

1. 核心思维对比

特性	直接调用 (Direct Prompt / API)	LangChain LCEL (chain = ...)
思维模式	命令式 (Imperative)	声明式 (Declarative)
逻辑	“先做A，拿到结果赋值给B，再把B传给C…”	“定义一条流水线：水从入口流过A、B、C，最后流出”
关注点	关注每一步的执行细节和变量传递	关注数据流向和组件组合
修改成本	修改 Prompt 或模型通常需要改动多处代码	像积木一样替换组件（换模型、换 Prompt 只是换个变量）
复杂性	简单任务只需几行代码，复杂任务会变成面条代码	简单任务显得繁琐，但极度适合复杂任务

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2. 代码层面的直观对比

为了让你看清“思维”的不同，我们实现同一个功能：输入一个主题，让 AI 讲个笑话，并只返回笑话文本。

方式 A：直接 Prompt 思维 (脚本式)

这种方式是你自己处理所有的拼接、调用、解析。

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-...")

# 1. 准备变量
topic = "程序员"

# 2. 手动拼接 Prompt (字符串操作)
prompt_text = f"请讲一个关于{topic}的笑话。"

# 3. 发起调用 (关注具体的 API 参数)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_text}]
)

# 4. 手动解析结果 (需要知道 response 的深层结构)
result = response.choices[0].message.content

print(result)

• 思维特点：我要亲自控制每一步，我要知道 .choices[0].message 这种细节。

方式 B：LangChain LCEL 思维 (你提供的代码)

这种方式是定义流程，不需要关心底层 API 的 JSON 结构。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 1. 定义组件 (积木)
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请讲一个关于{topic}的笑话。")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
parser = StrOutputParser()

# 2. 定义流程 (流水线)
# 这里的 RunnablePassthrough 自动把 invoke 的参数传给 prompt
chain = (
    RunnablePassthrough() 
    | prompt 
    | llm 
    | parser
)

# 3. 执行 (只需关注输入和输出)
result = chain.invoke({"topic": "程序员"})

print(result)

• 思维特点：我只定义数据的流向（|），不管具体的网络请求和 JSON 解析。

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3. 深入解析 RunnablePassthrough 的作用

在你提供的代码中，RunnablePassthrough() 是这一“流水线思维”的关键体现。

• 直接思维：你需要显式地写 format(topic="xxx")。
• LangChain 思维：
  • chain.invoke({"topic": "xxx"}) 传入了一个字典。
  • RunnablePassthrough() 的作用是说：“我不做处理，直接把这个输入字典透传给下一步（Prompt）”。
  • prompt 收到字典，自动匹配 {topic}。

为什么要这么做？
为了组合。如果你的流程变复杂了，比如：
检索数据库 -> (检索结果 + 用户问题) -> Prompt -> LLM
LangChain 可以通过 RunnablePassthrough.assign(...) 轻松地向数据流中“注入”新数据，而不需要重写整个函数。

四、总结

你给出的这段代码，其核心价值不在于“调用大模型”这件事本身，而在于它标准化了与大模型交互的接口。

• 直接 Prompt：像在手工作坊里干活，灵活但难以规模化。
• LangChain 代码：像在搭建工厂流水线，前期配置多，但一旦跑通，处理复杂任务、替换零件（模型）、增加工序（OutputParser）都非常容易。