graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架

项目介绍：Graph of Thoughts (GoT)

Graph of Thoughts（GoT）是一个全新的框架，旨在利用大型语言模型（LLM）来解决复杂问题。该项目的核心理念是将问题建模为"操作图"（Graph of Operations），由大型语言模型作为引擎自动执行。GoT框架不仅灵活且可扩展，用户可借助它使用最新的方法解决问题，还能通过类似链式思维（Chain of Thought, CoT）或树式思维（Tree of Thought, ToT）的方式实现问题解决。

环境配置指南

要使用GoT框架，需要安装Python 3.8或更新版本。

安装GoT

用户版本：如果你只是想使用GoT，可以通过以下命令直接从PyPI安装：
```
pip install graph_of_thoughts
```

开发者版本：如果希望修改代码，可以从源码以可编辑模式安装：

git clone https://github.com/spcl/graph-of-thoughts.git
cd graph-of-thoughts
pip install -e .

大型语言模型配置

使用GoT的框架，需要确保你有一个已配置的大型语言模型（LLM）。可以参考在Controller README中的说明来配置你选择的语言模型。

快速入门

以下代码展示了如何使用GoT框架，借助类似链式思维（CoT）的方式，解决32个数字的排序问题。在运行代码前，请确保已按照环境配置指南进行设置。

from examples.sorting.sorting_032 import SortingPrompter, SortingParser, utils
from graph_of_thoughts import controller, language_models, operations

to_be_sorted = "[0, 2, 6, 3, 8, 7, 1, 1, 6, 7, 7, 7, 7, 9, 3, 0, 1, 7, 9, 1, 3, 5, 1, 3, 6, 4, 5, 4, 7, 3, 5, 7]"

gop = operations.GraphOfOperations()
gop.append_operation(operations.Generate())
gop.append_operation(operations.Score(scoring_function=utils.num_errors))
gop.append_operation(operations.GroundTruth(utils.test_sorting))

lm = language_models.ChatGPT("config.json", model_name="chatgpt")

ctrl = controller.Controller(
  lm, 
  gop, 
  SortingPrompter(), 
  SortingParser(),
  {
    "original": to_be_sorted,
    "current": "",
    "method": "cot"
  }
)

ctrl.run()
ctrl.output_graph("output_cot.json")

上述代码使用的是较基础的CoT方法。若希望使用更为复杂的GoT方法，可以参考以下代码：

from examples.sorting.sorting_032 import SortingPrompter, SortingParser, got, utils
from graph_of_thoughts import controller, language_models, operations

to_be_sorted = "[0, 2, 6, 3, 8, 7, 1, 1, 6, 7, 7, 7, 7, 9, 3, 0, 1, 7, 9, 1, 3, 5, 1, 3, 6, 4, 5, 4, 7, 3, 5, 7]"

gop = got()

lm = language_models.ChatGPT("config.json", model_name="chatgpt")

ctrl = controller.Controller(
  lm, 
  gop, 
  SortingPrompter(), 
  SortingParser(),
  {
    "original": to_be_sorted,
    "current": "",
    "phase": 0,
    "method": "got"
  }
)

ctrl.run()
ctrl.output_graph("output_got.json")

可以通过查看output_cot.json和output_got.json中输出的图，比较两种方法的结果。最终的思维状态得分显示了排序列表中的错误数量。

文档与示例

GoT的论文提供了关于框架及其组成部分的整体概述。若要更详细地了解框架，可以阅读各个模块的文档，如Controller和Operations模块是理解和充分利用框架的关键。

在examples目录中，提供了多个可以利用该框架解决的问题示例，是熟悉使用框架解决实际问题的出发点。每个示例都包含一个README.md文件，提供运行和实际操作的说明，代码充分注释，便于理解。

想要再次运行论文中的实验？可以按照examples目录中的说明来进行。若希望仅检查和重新绘制结果，可以使用paper目录中的内容。

引用指南

如你觉得这个项目有价值，请给予支持！如果有任何疑问或反馈，欢迎联系nils.blach@inf.ethz.ch或开启一个议题。在你的工作中引用本项目时，可使用提供的引用格式。