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title: "思維鏈提示（Chain-of-Thought Prompting）"
slug: chain-of-thought-prompting
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/chain-of-thought-prompting
updated_at: 2026-04-29
tags: [Prompt工程, 大型語言模型, 自然語言處理, AI基礎, 生成式AI]
ipas_term: false
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# 思維鏈提示（Chain-of-Thought Prompting）

> **你想用提示詞把模型的推理步驟引出來時，你會怎麼判斷它真正的作用？**
>
> 你可以把它想成 思維鏈提示是一種Prompt工程技術，透過引導模型逐步推理，提升複雜問題的解答品質與可解釋性。
>
> 在 你想用提示詞把模型的推理步驟引出來時 這種情境裡，這個概念會直接影響你怎麼設計、怎麼評估、怎麼上線。

### 容易混淆
> **思維鏈提示 vs 思維鏈**
> 前者是提示設計，後者是模型產出的推理過程。
>
> **思維鏈提示 vs 直接提示**
> 直接提示只問答案，思維鏈提示會刻意引導步驟。
>
> **思維鏈提示 vs few-shot**
> few-shot 是給範例，思維鏈提示是把推理格式一起設計進去。

### 記住這句就好
> 先看它要解決的是什麼問題，再看它是不是最合適的方法。

### 實際案例
> **案例 1：加上步驟要求**
> 你在問題後面加上「請分步推理」，模型通常更容易把中間過程拉出來。
>
> **案例 2：給推理範例**
> 先示範一題怎麼思考，模型在新題目上也更容易照著走。

### 算法與應用
> | 面向 | 重點 |
> |---|---|
> | 核心 | 用提示把推理誘導出來，而不是只要最終答案。 |
> | 技巧 | 可以搭配 few-shot、角色提示、格式要求與自我一致性。 |
> | 注意 | 提示寫得太死，模型有時反而會卡住。 |

### 情境判斷
> **Q1（判斷題）：** 你只要求模型給答案，不要求過程，這還算思維鏈提示嗎？
> → 不算，那只是一般提示。
>
> **Q2（判斷題）：** 如果模型真的不會分步推理，單靠提示就一定救得回來嗎？
> → 不一定，模型能力本身也有上限。

### 常見問題
> **Q：思維鏈提示有什麼好處？**
> 常能把多步問題的正確率拉高，也比較容易檢查。
>
> **Q：要怎麼設計範例？**
> 範例要和目標題型接近，步驟要清楚但不要太冗長。
>
> **Q：它一定適用所有模型嗎？**
> 不一定，較小模型或太簡單的任務效果常比較有限。

### 相關術語
> - **思維鏈**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **提示工程**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **少樣本學習**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **大型語言模型**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。

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來源：https://aiterms.tw/terms/chain-of-thought-prompting
快查頁：https://aiterms.tw/terms/chain-of-thought-prompting
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-chain-of-thought-prompting