Interleaved Thinking 支持
Interleaved Thinking（交错思考）是一种先进的AI推理模式，允许模型在生成回答的过程中展示其思考过程，提供更透明、更可靠的推理链条。
概述
Interleaved Thinking 的特点：
- 展示推理过程
- 提高回答透明度
- 增强可解释性
- 改善推理质量
- 支持复杂问题解决
工作原理
思考链模式
- 问题分析：分解和理解问题
- 逐步推理：展示每一步的思考过程
- 知识检索：调用相关知识
- 逻辑验证：检查推理的合理性
- 结论生成：基于推理得出答案
交错输出
- 思考内容与回答内容交替出现
- 用户可以实时看到推理过程
- 支持中断和引导思考方向
基本用法
启用 Interleaved Thinking
python
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="your_api_key",
base_url="https://realmrouter.cn/v1"
)
# 基本的 Interleaved Thinking 调用
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking", # 支持思考的模型
messages=[
{
"role": "user",
"content": "一个经典的逻辑推理题：有三个盒子，其中一个有奖品。你选择A盒子，主持人打开空的B盒子，问你是否要换到C盒子。应该换吗？为什么？"
}
],
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
# 启用思考模式
thinking_mode="interleaved"
)
# 解析响应
content = response.choices[0].message.content
print(content)流式思考输出
python
def stream_thinking_response(client, question):
"""流式获取思考响应"""
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "你是一个逻辑推理专家，请详细展示你的思考过程。"
},
{
"role": "user",
"content": question
}
],
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
thinking_mode="interleaved",
stream=True
)
thinking_content = ""
answer_content = ""
current_mode = "thinking" # thinking 或 answer
print("=== 思考过程 ===")
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta
if hasattr(delta, 'thinking_mode'):
current_mode = delta.thinking_mode
if current_mode == "answer":
print("\n=== 最终回答 ===")
if hasattr(delta, 'content'):
content = delta.content
if current_mode == "thinking":
thinking_content += content
print(content, end="", flush=True)
else:
answer_content += content
print(content, end="", flush=True)
print("\n")
return thinking_content, answer_content
# 使用示例
question = "设计一个算法，找出数组中第k大的元素"
thinking, answer = stream_thinking_response(client, question)高级功能
引导式思考
python
def guided_thinking(client, problem, guidance_steps):
"""引导式思考过程"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"""
你是一个专业的AI助手，请按照以下步骤进行思考：
{chr(10).join(f"{i+1}. {step}" for i, step in enumerate(guidance_steps))}
每完成一步，请明确标注当前步骤。
"""
},
{
"role": "user",
"content": problem
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=messages,
temperature=0.1,
max_tokens=3000,
thinking_mode="interleaved"
)
return response.choices[0].message.content
# 使用示例
problem = "如何优化一个慢查询的数据库？"
guidance_steps = [
"分析问题的根本原因",
"考虑可能的解决方案",
"评估每种方案的优缺点",
"选择最佳解决方案",
"制定实施计划"
]
result = guided_thinking(client, problem, guidance_steps)
print(result)多角度思考
python
def multi_perspective_thinking(client, question, perspectives):
"""多角度思考分析"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"""
请从以下多个角度分析问题：
{chr(10).join(f"• {perspective}" for perspective in perspectives)}
对每个角度，请：
1. 展示该角度的思考过程
2. 给出该角度的结论
3. 综合所有角度给出最终建议
"""
},
{
"role": "user",
"content": question
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=messages,
temperature=0.2,
max_tokens=4000,
thinking_mode="interleaved"
)
return response.choices[0].message.content
# 使用示例
question = "是否应该远程工作？"
perspectives = [
"员工角度：工作生活平衡",
"企业角度：效率和成本",
"管理角度：团队协作",
"技术角度：工具和基础设施"
]
analysis = multi_perspective_thinking(client, question, perspectives)
print(analysis)交互式思考
python
class InteractiveThinking:
"""交互式思考会话"""
def __init__(self, client):
self.client = client
self.conversation_history = []
self.thinking_history = []
def start_session(self, problem):
"""开始思考会话"""
self.conversation_history = [
{
"role": "system",
"content": """
你是一个AI思考助手。对于每个问题，请：
1. 详细展示思考过程
2. 在关键步骤暂停，等待用户确认或指导
3. 根据用户反馈调整思考方向
使用 [THINKING] 标记思考开始，[ANSWER] 标记回答开始。
"""
},
{
"role": "user",
"content": f"请开始思考这个问题：{problem}"
}
]
return self._get_response()
def continue_thinking(self, user_input):
"""继续思考过程"""
self.conversation_history.append({
"role": "user",
"content": user_input
})
return self._get_response()
def _get_response(self):
"""获取响应"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=self.conversation_history,
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
thinking_mode="interleaved"
)
content = response.choices[0].message.content
self.conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": content
})
return content
def extract_thinking_steps(self, content):
"""提取思考步骤"""
import re
# 提取思考部分
thinking_match = re.search(r'\[THINKING\](.*?)\[ANSWER\]', content, re.DOTALL)
thinking = thinking_match.group(1).strip() if thinking_match else ""
# 提取回答部分
answer_match = re.search(r'\[ANSWER\](.*)', content, re.DOTALL)
answer = answer_match.group(1).strip() if answer_match else content
return thinking, answer
# 使用示例
interactive = InteractiveThinking(client)
# 开始会话
response = interactive.start_session("如何设计一个可扩展的微服务架构？")
thinking, answer = interactive.extract_thinking_steps(response)
print("思考过程:")
print(thinking)
print("\n当前回答:")
print(answer)
# 用户交互
user_input = input("\n请输入你的反馈或继续指令: ")
if user_input:
new_response = interactive.continue_thinking(user_input)
new_thinking, new_answer = interactive.extract_thinking_steps(new_response)
print("\n更新后的思考:")
print(new_thinking)
print("\n更新后的回答:")
print(new_answer)实际应用场景
1. 教育辅导
python
def educational_tutoring(client, subject, difficulty_level):
"""教育辅导应用"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"""
你是一个专业的{subject}老师。请按照以下方式进行教学：
1. 分析学生的理解水平（{difficulty_level}）
2. 逐步展示解题思路
3. 在关键步骤解释原理
4. 提供练习建议
确保思考过程清晰易懂，适合学生理解。
"""
}
]
def explain_concept(concept):
messages.append({
"role": "user",
"content": f"请详细解释：{concept}"
})
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=messages,
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
thinking_mode="interleaved"
)
messages.append({
"role": "assistant",
"content": response.choices[0].message.content
})
return response.choices[0].message.content
return explain_concept
# 使用示例
tutor = educational_tutoring(client, "数学", "高中")
explanation = tutor("二次函数的图像和性质")
print(explanation)2. 代码审查
python
def code_review_thinking(client, code, review_criteria):
"""代码审查思考"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"""
你是一个高级代码审查工程师。请按照以下标准审查代码：
{chr(10).join(f"• {criteria}" for criteria in review_criteria)}
审查过程：
1. 理解代码目的和逻辑
2. 逐部分分析代码质量
3. 识别潜在问题
4. 提供改进建议
请详细展示每个审查步骤的思考过程。
"""
},
{
"role": "user",
"content": f"请审查以下代码：\n\n{code}"
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=messages,
temperature=0.1,
max_tokens=3000,
thinking_mode="interleaved"
)
return response.choices[0].message.content
# 使用示例
code_snippet = """
def calculate_total(items):
total = 0
for item in items:
total += item['price'] * item['quantity']
return total
"""
criteria = [
"代码可读性",
"性能优化",
"错误处理",
"安全性",
"最佳实践"
]
review = code_review_thinking(client, code_snippet, criteria)
print(review)3. 决策支持
python
def decision_support_thinking(client, decision_context, options):
"""决策支持思考"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": """
你是一个专业的决策分析师。请按照以下框架进行分析：
1. 问题定义和目标明确
2. 选项分析和评估
3. 风险评估和缓解策略
4. 推荐方案和实施计划
对每个步骤，请展示详细的思考过程和评估依据。
"""
},
{
"role": "user",
"content": f"""
决策背景：{decision_context}
可选方案：
{chr(10).join(f"{i+1}. {option}" for i, option in enumerate(options))}
请提供详细的决策分析。
"""
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=messages,
temperature=0.1,
max_tokens=4000,
thinking_mode="interleaved"
)
return response.choices[0].message.content
# 使用示例
context = "公司需要选择新的项目管理工具"
options = [
"Jira - 功能强大但成本较高",
"Trello - 简单易用但功能有限",
"Asana - 平衡功能和易用性",
"自研工具 - 完全定制但开发周期长"
]
analysis = decision_support_thinking(client, context, options)
print(analysis)性能优化
思考缓存
python
import hashlib
import json
from typing import Dict, Optional
class ThinkingCache:
"""思考过程缓存"""
def __init__(self):
self.cache: Dict[str, Dict] = {}
def _generate_key(self, question: str, context: str = "") -> str:
"""生成缓存键"""
content = f"{question}:{context}"
return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
def get_cached_thinking(self, question: str, context: str = "") -> Optional[str]:
"""获取缓存的思考过程"""
key = self._generate_key(question, context)
if key in self.cache:
cached_data = self.cache[key]
return cached_data["thinking"]
return None
def cache_thinking(self, question: str, thinking: str, context: str = ""):
"""缓存思考过程"""
key = self._generate_key(question, context)
self.cache[key] = {
"question": question,
"context": context,
"thinking": thinking,
"timestamp": time.time()
}
def clear_cache(self):
"""清空缓存"""
self.cache.clear()
# 使用缓存
thinking_cache = ThinkingCache()
def cached_thinking_response(client, question, context=""):
"""带缓存的思考响应"""
# 尝试从缓存获取
cached_thinking = thinking_cache.get_cached_thinking(question, context)
if cached_thinking:
print("从缓存获取思考过程")
return cached_thinking
# 生成新的思考过程
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "请详细展示你的思考过程。"
},
{
"role": "user",
"content": f"上下文：{context}\n问题：{question}"
}
],
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
thinking_mode="interleaved"
)
thinking = response.choices[0].message.content
# 缓存结果
thinking_cache.cache_thinking(question, thinking, context)
return thinking最佳实践
1. 提示词设计
- 明确指定思考模式
- 提供思考框架
- 设置合理的温度参数
- 限制输出长度
2. 思考过程优化
- 结构化思考步骤
- 提供上下文信息
- 引导关键思考点
- 验证推理逻辑
3. 用户体验
- 清晰标记思考内容
- 提供进度指示
- 支持交互中断
- 优化响应速度
4. 质量控制
- 验证思考完整性
- 检查逻辑一致性
- 评估推理质量
- 收集用户反馈
限制和注意事项
- 响应时间：思考模式可能增加响应时间
- 令牌消耗：思考过程会消耗更多令牌
- 复杂性：实现交互功能增加系统复杂性
- 质量差异：不同模型的思考质量可能有差异
- 用户习惯：需要用户适应新的交互方式
监控和评估
思考质量评估
python
def evaluate_thinking_quality(thinking_content, answer_content):
"""评估思考质量"""
evaluation_criteria = {
"completeness": 0, # 完整性
"logical_flow": 0, # 逻辑流畅性
"depth": 0, # 深度
"relevance": 0, # 相关性
"clarity": 0 # 清晰度
}
# 这里可以实现具体的评估逻辑
# 例如：检查思考步骤数量、逻辑连接词使用等
return evaluation_criteria
def monitor_thinking_performance(client, test_questions):
"""监控思考性能"""
results = []
for question in test_questions:
start_time = time.time()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-thinking",
messages=[
{
"role": "user",
"content": question
}
],
temperature=0.1,
max_tokens=2000,
thinking_mode="interleaved"
)
response_time = time.time() - start_time
content = response.choices[0].message.content
# 评估质量
quality_score = evaluate_thinking_quality(content, content)
results.append({
"question": question,
"response_time": response_time,
"token_usage": response.usage.total_tokens,
"quality_score": quality_score
})
return results通过 Interleaved Thinking 功能，开发者可以构建更透明、更可靠的AI应用，为用户提供更好的理解和信任体验。