基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用

本篇为个人笔记记录基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用

人工智能为个人兴趣领域业余研究如有错漏欢迎指出！！！

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引言

什么是提示工程？

什么是提示？

了解大模型思维链（Chain-of-Thought）技术

解释大模型思维链技术的基本概念和原理

为什么提示工程很重要？

心理咨询场景中的定制化思维链提示

分析心理咨询过程中的常见问题和难点

介绍如何使用大模型思维链技术生成定制化思维链提示，以帮助ai心理咨询师启发思考

定向刺激提示

概念和作用

探索利用大模型思维链技术生成定向刺激提示的方法

开发定向AI智能应用的基本步骤和技术要点

引言

什么是提示工程？

提示工程是指导生成式人工智能（生成式人工智能）解决方案生成所需输出的过程。尽管生成式人工智能试图模仿人类，但需要详细的说明才能创建高质量和相关的输出。在提示工程中，您可以选择最合适的格式、短语、单词和符号，以指导 AI 与用户进行更有意义的交互。提示工程师利用创造力加上试错来创建输入文本的集合，因此应用程序的生成式人工智能可以按预期工作。

什么是提示？

提示是一种自然语言文本，要求生成式人工智能执行特定任务。生成式人工智能是一种人工智能解决方案，可以创建故事、对话、视频、图像和音乐等新内容。由超大型机器学习（ML）模型提供支持，这些模型使用已针对大量数据进行预训练的深度神经网络。

大型语言模型（LLM）非常灵活，可以执行各种任务。例如，可以总结文档、补全句子、回答问题和翻译语言。对于特定的用户输入，模型会通过过去的训练预测其认为最佳的输出。

但是，由于这些模型非常开放，因此您的用户可以通过无数的输入数据组合与生成式人工智能解决方案进行交互。人工智能语言模型非常强大，无需太多输入即可开始创建内容。即使是一个单词也足以让系统做出详细的回应。

话虽如此，并非每种类型的输入都能产生有用的输出。生成式人工智能系统需要背景和详细信息才能生成准确和相关的响应。当您系统地设计提示时，就会得到更有意义和更实用的作品。在即时工程中，您可以不断完善提示，直到从人工智能系统中获得所需的结果。

了解大模型思维链（Chain-of-Thought）技术

解释大模型思维链技术的基本概念和原理

大模型思维链技术是一种基于人工智能的方法，旨在模拟人类思维的连贯性和逻辑性。它通过构建一个模型，来模拟人类在面对一个问题时思考的过程，并生成一系列相关的思维环节，形成一个连贯的思维链。这个思维链可以包含问题的分析、解决方案的推导、相关联的经验和知识等，帮助人们更好地理解和解决复杂的问题。

大模型思维链技术的基本概念包括以下几个要素：

模型（Model）：大模型思维链技术基于一个模型，这个模型可以是基于机器学习的神经网络模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）等。模型通过学习大量的文本和数据，具备了理解和生成自然语言的能力。
思维环节（Thought Units）：思维环节是模型生成的一系列相关的思考片段，它们相互关联且具有逻辑性。每个思维环节都代表了一个特定的思维过程，包括问题的分析、解决方案的推导、相关联的经验和知识等。思维环节可以通过模型的预测和生成能力生成。
连贯性（Coherence）：大模型思维链技术通过保持思维环节的连贯性来模拟人类思维的连贯性。每个思维环节都建立在前一个环节的基础上，通过关联和衔接，形成一个完整的思维链。连贯性保证了思维过程的逻辑性和一致性。

大模型思维链技术的原理基于神经网络模型的预测和生成能力。训练过程中，模型通过学习大量的文本和数据，学习到了语言的语法、语义和逻辑规律。当给定一个输入（例如一个问题或一个刺激），模型可以预测和生成与输入相关的下一个思维环节。这个过程可以迭代多次，从而生成一个连贯的思维链。

为什么提示工程很重要？

提示工程在基于大模型思维链技术的定向AI智能应用中扮演着重要的角色。它涉及将抽象的概念转化为具体的提示，以引导和启发用户的思考过程。以下是一些说明提示工程的重要性的例子：

帮助用户理清思路：在心理咨询中，客户常常面临复杂的问题和困惑。通过提示工程，可以将这些问题和困惑分解为一系列具体的思维环节和问题，帮助客户有条理地思考、分析和解决问题。例如，当客户面临人际关系问题时，提供关于自我认知、情绪管理、沟通技巧等方面的提示，可以帮助他们逐步理清自己的思路和目标。
创造新的认知路径：提示工程可以通过提供新的思维角度和刺激，帮助用户超越传统的思维模式，开启新的认知路径。例如，在情绪管理方面，通过提示工程可以引导用户从不同的角度思考情绪的产生原因和影响，从而帮助他们发现新的情绪调节策略和应对方式。
个性化的引导和启发：提示工程可以根据用户的个性、需求和情境，定制化生成相应的提示，以更好地满足用户的需求。例如，在心理咨询中，每个客户的问题和背景都是独特的，通过提示工程可以生成与客户个性和情境相匹配的引导和启发，提供更加个性化和有效的咨询体验。
提供实用的解决方案：通过提示工程，可以为用户提供实用的解决方案和行动建议，以帮助他们应对问题和挑战。例如，在心理咨询中，通过提示工程可以生成关于改变思维模式、培养积极心态、建立健康的自我形象等方面的具体建议，帮助客户实现自我成长和心理健康的目标。

心理咨询场景中的定制化思维链提示

分析心理咨询过程中的常见问题和难点

复杂问题：心理咨询中常常涉及到复杂的问题，如人际关系困扰、情绪管理困难、职业发展迷茫等。这些问题可能涉及多个方面，需要综合考虑和解决。
个体差异：每个咨询对象的背景、需求和特点各不相同。因此，通用的咨询建议和策略可能无法满足每个人的个性化需求。
持续性和连贯性：心理咨询是一个连续的过程，一次咨询往往无法解决所有问题。为了保持连贯性和效果，需要在咨询过程中提供持续的引导和启发。

介绍如何使用大模型思维链技术生成定制化思维链提示，以帮助ai心理咨询师启发思考

数据收集和分析：收集咨询对象的个人信息、问题描述、目标设定等数据，并进行分析和理解。这些数据可以作为生成定制化思维链提示的基础。
模型训练和调优：使用大模型思维链技术，基于已有的心理学知识和咨询经验，训练一个模型。该模型可以学习和理解心理咨询的基本原理、问题解决方法和有效的咨询策略。
提示生成：根据咨询对象的个人信息和问题描述，利用训练好的模型生成定制化的思维链提示。这些提示可以包括问题的分析、解决方案的推导、相关的经验和知识等，以帮助咨询对象更好地理解和解决问题。
引导和启发：将生成的定制化思维链提示提供给AI心理咨询师，作为引导和启发咨询对象思考的工具。咨询师可以根据生成的提示，逐步引导咨询对象思考和探索问题，帮助他们建立更全面的认知、培养解决问题的能力。
持续更新和优化：随着咨询过程的进行，不断收集和分析来自咨询对象的反馈和数据，对模型进行持续的更新和优化，以提供更准确和有效的定制化思维链提示。

定向刺激提示

概念和作用

在提示词工程中，对AI的定向刺激提示是一种通过提供具体、有针对性的信息或问题，以引导和激发AI思考、生成响应的工具。这些提示被设计为能够指导AI模型在特定主题或情境下生成相关内容。

概念上，定向刺激提示可以包括以下方面：

主题限定：提示可以指定特定的主题、领域或情境，使AI模型在生成回应时专注于特定领域的知识或话题。例如，"请根据心理学角度分析人际关系问题"或"针对职业发展方面给出建议"。
问题引导：提示可以提供具体的问题或问题方向，以促使AI模型在生成回应时回答或探索相关问题。例如，"你认为社交媒体对人们的心理健康有何影响？"或"请分析压力管理的有效策略"。
观点引导：提示可以要求AI模型表达特定的观点、立场或意见，以使生成的回应更具针对性和个性化。例如，"请阐述对幸福的定义和重要性"或"你认为自我反思对个人成长的作用是什么？"。

探索利用大模型思维链技术生成定向刺激提示的方法

数据准备：收集和整理与定向刺激提示相关的数据。这可以包括心理学领域的文献、咨询记录、问题集合等。确保所选数据能够涵盖各种不同的问题领域和情境。
模型训练：使用大模型思维链技术，训练一个具备生成能力的模型。这可以是一个生成式的语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。通过使用数据集中的问题和相应的定向刺激提示，训练模型以学习生成合适的提示。
定向刺激设计：根据特定的问题或情境，利用训练好的模型生成定向刺激提示。可以通过向模型输入问题的关键词、描述或上下文来获取相应的提示。模型将根据其训练得到的知识和语言模式生成相关的提示词或短语。
评估和调优：生成的定向刺激提示需要进行评估和调优，以确保其质量和有效性。可以通过人工评估或使用自动评估指标来评估生成的提示的准确性、相关性和可用性。根据评估结果，对模型进行调优和改进，以提高生成的定向刺激提示的质量。

开发定向AI智能应用的基本步骤和技术要点

使用Spring框架将提示词工程封装为API，并与MongoDB数据库交互

先引入依赖

<!-- 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，创建一个KeywordRepository接口，用于定义与MongoDB数据库交互的关键词存储库：

import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;

public interface KeywordRepository extends MongoRepository<Keyword, String> {
    // 自定义方法，用于根据关键词查询
    List<Keyword> findByKeywordIn(List<String> keywords);
}

然后，创建一个Keyword实体类，用于映射MongoDB中的关键词文档：

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

@Document(collection = "keywords")
public class Keyword {
    @Id
    private String id;
    private String keyword;

    // 省略构造函数、Getter和Setter方法
}

接下来，创建一个PromptService类，将关键词检索、标签生成和加工输入的逻辑封装为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 = "你是一个性格温柔的知心大姐姐";//此处有额外的api输入进行引导词的撰写

    private final KeywordRepository keywordRepository;

    @Autowired
    public PromptService(KeywordRepository keywordRepository) {
        this.keywordRepository = keywordRepository;
    }

    public List<String> retrieveKeywords(String message) {
        // 根据message从MongoDB中检索对应的关键词
        List<Keyword> keywords = keywordRepository.findByKeywordIn(List.of("焦虑", "压力", "心理健康"));

        return keywords.stream()
                .map(Keyword::getKeyword)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public String generateLabel(List<String> keywords) {
        // 将关键词拼接为一个字符串作为标签
        return String.join(" ", keywords);
    }

    public String preprocessInput(String message, String label) {
        // 将原始信息和标签进行加工处理，以适应AI模型的输入格式
        return message + " " + label;
    }

    public String addGuidance(String processedInput) {
        // 在所有问题之前加入对AI的引导语
        return AI_GUIDANCE + " " + processedInput;
    }
}

最后，创建一个PromptController类，用于处理API的请求和响应：

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;

    @Autowired
    public PromptController(PromptService promptService) {
        this.promptService = promptService;
    }

    @PostMapping("/generate-prompt")
    public String generatePrompt(@RequestBody String message) {
        // 检索关键词
        List<String> keywords = promptService.retrieveKeywords(message);

        // 生成标签
        String label = promptService.generateLabel(keywords);

        // 加工输入给AI
        String processedInput = promptService.preprocessInput(message, label);

        // 添加AI引导
        String finalInput = promptService.addGuidance(processedInput);

        // 返回最终处理过的信息输入给AI
        return finalInput;
    }
}