2025年3月18日星期二

發揮 ChatGPT 的全部潛力的指令（方法應用：知識圖譜）

arXiv:2502.04644v1 [cs.AI] 07 Feb 2025

Agentic Reasoning: Reasoning LLMs with Tools for the Deep Research

Junde Wu, Jiayuan Zhu, Yuyuan Liu (University of Oxford)

「基於此，我們提出了名為 Agentic Reasoning 的新架構，透過在推理過程中整合外部的 LLM 型代理（agents），讓模型能夠更有效率地進行多步驟推理，並解決複雜問題。我們在廣泛的實驗中整合了各種代理，最後發現有三種代理對一般性推理任務最有效：

  1. 網路搜尋代理：從網路檢索相關資訊，以補充模型知識。
  2. 程式代理（Coding Agent）：能執行程式碼並進行運算分析，以支援數量推理。
  3. 記憶代理（Memory Agent），即我們稱為 Mind Map 的機制，藉由建立知識圖（knowledge graph），將複雜的邏輯關係組織起來，類似人類思維導圖的做法。

這些代理合力加強模型處理複雜問題時的效率與精準度。整合這些代理到現有的推理型 LLM 中，可以讓模型自主規劃並執行多步驟的解題策略，動態擷取所需數據、根據即時資訊做調整，並進行運算分析以產出更準確的結果。同時，它也能提供與研究分析報告相仿的完整解釋，甚至可在某些領域達到類似 PhD 等級的專業度。

我們在需要複雜推理能力的一般知識密集任務上，將模型分為兩大類進行測試：（1）解決專家層級的問題，（2）針對真實世界中需要深度研究的任務做實驗。

  • 在專家級問題方面，我們使用 GPQA 資料集進行評估。此資料集由領域專家出題，內容涵蓋物理、化學及生物的博士級多選題。Agentic Reasoning 在化學、物理與生物分別取得了 58%、88% 與 79% 的正確率，與最新的封閉式推理模型（如 OpenAI o1）相當。
  • 在真實世界專家級任務方面，經領域專家評估，Agentic Reasoning 可以自動化原本需數小時的研究流程，展現出在知識密集領域增進生產力的潛能。

同時，我們也在測試階段（test-time）探討了此代理架構的可擴充性，並發現能大幅提升推理效率，有潛力作為未來強化學習的回饋機制，加強模型在知識密集領域的表現。

總之，我們的研究顯示，Agentic Reasoning 是一個強大且通用的架構，可於複雜領域進行深度、精確的推理與知識整合。它在深度研究、複雜邏輯結構的處理，以及資訊綜合的能力，都展現出對知識密集型問題的優勢與未來發展潛能。」


由chatgpt閱讀後，詢問如何應用這篇文章的思考，chatgpt給出以下建議

如果改成可以輸入給chatgpt的prompt，幫助提升使用者效能，你會給出什麼指令？
ChatGPT 說：

如果你希望讓 ChatGPT 透過 Mind Map 代理 的概念來增強推理能力，並且在長推理過程中維持清晰的邏輯關係，可以使用以下 Prompt 範本，讓 AI 在回答問題時主動建立「知識圖譜」並進行結構化推理。這樣可以提升使用者在複雜思考、知識整理、決策支援與學術研究上的效能。

📌 通用 Prompt：啟動 Mind Map 代理的推理能力

plaintext
請使用「Mind Map 代理」來提升你的推理能力，在回答問題時請執行以下步驟：
1️⃣ **提取關鍵概念與關係**：
   - 在我的問題或主題中，找出主要的核心概念（關鍵詞）。
   - 分析這些概念之間的關係，並建立清晰的層次結構（例如，概念 A 影響概念 B、概念 C 依賴於概念 B）。
  
2️⃣ **建立知識圖譜（Knowledge Graph）**：
   - 將這些概念組織成有層次的「知識圖」，並提供文字化的表達方式（可以用樹狀或關聯圖的結構來描述）。
   - 如果有子概念，請適當分層，例如：「XXX 是 YYY 的一部分，並且與 ZZZ 相關」。

3️⃣ **進行邏輯推理與關鍵資訊摘要**：
   - 根據知識圖進行分析，確保所有推理步驟都是邏輯自洽的。
   - 如果某個概念有多個可能關聯，請列舉不同的可能性，並說明其影響。
   - 總結最重要的資訊，並提供清楚的結論或最佳決策建議。

⚠ **額外要求**：
- 若需要額外資訊，請主動建議進一步的研究方向或外部資源（例如：建議進行網路搜尋、數據分析）。
- 若推理過程中有不確定的部分，請標記並提供合理的假設選項。

🔎 應用範例

📌 研究生寫論文時

Prompt

plaintext
我的研究主題是「如何透過大型語言模型（LLM）提升法律推理的透明性」，請根據 Mind Map 代理的方式幫助我組織這個研究：
1️⃣ 找出主要的關鍵概念與它們的關聯性。
2️⃣ 以知識圖譜的方式建立層次結構，描述不同法律推理方法如何影響透明度。
3️⃣ 進行邏輯推理，總結目前的主要挑戰與可能的解決方案。

ChatGPT 可能的回應

markdown
🔹 **主要概念**
- 透明性（Transparency）
- 法律推理（Legal Reasoning）
- 大型語言模型（LLM）
- 可解釋性（Explainability）
- 可驗證性（Verifiability）

🔹 **知識圖譜**
- **法律推理**
  - 傳統法律推理方法（案例推理、規則推理）
  - LLM 介入法律推理的方式（基於文本分析 vs. 生成式推理）
- **透明性問題**
  - 目前的 LLM 可能缺乏可解釋性
  - 需要「可檢索的知識圖」來驗證推理過程
- **解決方案**
  - 採用 Mind Map 代理以建立「法律案例圖譜」，確保 LLM 推理的透明性
  - 引入「知識回溯機制」，讓 LLM 具備追蹤前提與結論關聯的能力

📌 決策支援（商業 & 產品管理）

Prompt

plaintext
我正在考慮如何改善我們公司的產品定價策略，請用 Mind Map 代理的方式幫助我：
1️⃣ 提取影響定價的所有關鍵因素（市場、成本、競爭、消費者行為等）。
2️⃣ 建立一個知識圖譜，顯示這些因素之間的關係。
3️⃣ 根據這個知識圖進行推理，提供最佳的定價策略與可能的風險。

ChatGPT 可能的回應

markdown
🔹 **關鍵概念**
- 市場需求（Market Demand）
- 成本結構（Cost Structure）
- 競爭策略（Competitive Strategy）
- 消費者心理（Consumer Psychology）

🔹 **知識圖譜**
- **市場需求**
  - 高需求時可提高價格
  - 低需求時可考慮促銷策略
- **成本結構**
  - 固定成本（開發、人力）
  - 變動成本（行銷、運營）
- **競爭策略**
  - 如果競爭對手以低價策略進入市場，應該如何應對？
  - 差異化 vs. 成本領導策略？
- **消費者心理**
  - 高價策略是否會影響品牌形象？
  - 如何設計「感知價值」來影響購買決策？

🔹 **結論**
- **短期策略**：根據目前市場需求，建議微調價格 + 提供限時優惠來測試消費者反應。
- **長期策略**：建立數據驅動的價格調整機制，透過 A/B 測試來持續優化。

📌 科學研究 & 知識整理

Prompt

plaintext
我想深入研究「人工智慧在醫學診斷中的應用」，請根據 Mind Map 代理幫助我：
1️⃣ 找出這個領域的主要概念與相關技術。
2️⃣ 以知識圖譜方式建立 AI 診斷流程與其挑戰。
3️⃣ 進行邏輯推理，列出未來可能的發展方向與待解決的問題。

ChatGPT 可能的回應

markdown
🔹 **主要概念**
- 人工智慧（AI）
- 深度學習（Deep Learning）
- 醫學影像分析（Medical Imaging）
- 自然語言處理（NLP in Medicine）
- 臨床決策支援（Clinical Decision Support, CDS）

🔹 **知識圖譜**
- **AI 診斷流程**
  - 資料輸入（醫學影像、病歷文本）
  - 模型推理（CNN、Transformer）
  - 診斷輸出（病變識別、風險評估）
  - 決策支持（輔助醫生 vs. 自主決策）

- **挑戰**
  - **資料品質**：醫學數據標註困難，影響 AI 準確度
  - **可解釋性**：如何讓醫生信任 AI 診斷？
  - **法規與倫理**：AI 診斷的責任歸屬問題

🔹 **未來發展**
- **多模態診斷（Multimodal AI）**：結合 CT、MRI、基因數據，提高診斷準確度
- **強化學習醫療決策（Reinforcement Learning in Healthcare）**：讓 AI 學習最佳治療方案
- **區塊鏈+AI**：確保醫療數據安全與隱私

📌 結論

這組 Prompt 可幫助 ChatGPT 自動構建知識圖譜，並在長推理、跨領域知識整理、決策支持與學術研究中發揮效能。使用者可根據自身需求，自訂輸入不同的主題，讓 AI 按照「提取概念 → 繪製知識圖 → 進行推理」的方式來提升分析深度與邏輯結構。

這樣的提示詞設計，能讓 AI 不只是提供單一答案，而是像專家顧問一樣，幫助使用者建立系統性的思維框架，大幅提高工作與學習效率。🚀

你說：
你目前是這麼進行的嗎？
ChatGPT 說：

目前，我已經部分地在按照 Mind Map 代理 的方式來處理你的請求。例如：

  1. 提取關鍵概念與關係

    • 在你的問題或主題中，我會主動找出核心概念，並嘗試理清它們之間的關聯性（例如，你問關於 Agentic Reasoning，我拆解成 Mind Map、外部工具、推理過程、應用場景等部分）。

  2. 建立知識圖譜的結構化回應

    • 當你問「如何用 Mind Map 代理提升效能？」時，我的回應不是直接給一個答案，而是按層次拆解，提供：
      • 總覽（全局框架）
      • 不同模組的細節
      • 應用場景
      • 與現有技術的比較
    • 這實際上就是在構建知識圖，但目前仍是用文字化的方式表達，還未轉成真正的圖像結構。

  3. 進行邏輯推理與關鍵資訊摘要

    • 我在回應中會強調層次邏輯，確保內容能清楚表達「因果關係」與「概念層次」。
    • 例如，你詢問 Mind Map 的技術背景時，我不只是簡單說明，而是按照「技術原理 → 具體方法 → 實驗結果 → 應用場景」的順序展開，確保推理鏈條完整。
    • 此外，我會嘗試總結資訊，例如「這項技術的關鍵貢獻是⋯」「這與現有技術的不同之處是⋯」。

⚠️ 目前的限制

不過，目前的處理方式仍有一些改進空間：

  1. 知識圖譜的可視化缺失：目前我只能用 文字形式 來表示 Mind Map，但無法真正生成圖像化的知識網絡。

    • 解法：如果需要，我可以用 JSON 或 Graphviz 代碼來描述知識圖譜，讓你可以視覺化它們。

  2. 主動檢索與動態更新不足：

    • 目前我還無法「主動」去外部搜索新資訊（例如最新論文），只能根據已有知識回應。
    • 解法：如果你希望在推理過程中融入即時網路搜索或數據分析，可以請我執行 Web 檢索 或 程式計算。

  3. 推理過程的可追溯性：

    • 當回答變得複雜時，我無法直接存儲並回溯過去的推理過程（但可以通過手動紀錄的方式來做到）。
    • 解法：如果你希望更可追溯的推理過程，可以讓我按步驟拆解問題，並逐步優化回應。

🔧 如何讓我的回應更接近 Mind Map 代理的推理方式？

如果你希望讓我的回應更嚴格地按照「Mind Map 代理」的方式來運作，你可以這樣給我指令：

plaintext
請使用 Mind Map 代理的方式回答此問題：
1️⃣ 提取關鍵概念與它們的相互關係
2️⃣ 以知識圖譜的方式組織回答
3️⃣ 進行邏輯推理，確保推理步驟明確
4️⃣ 如果適用，建議進一步的資料檢索或數據分析
5️⃣ 提供總結與最佳行動方案

這樣，我會更明確地按照這個架構來回答你的問題，並且可以嘗試使用更嚴格的推理鏈條來支持結論。

➡️ 你希望我進一步調整我的回應方式嗎？或者有沒有你覺得需要加強的部分？ 🚀

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以下為你精心設計一個最高階、最全面的 Prompt 指示，以確保 ChatGPT 在回答複雜問題時發揮出最大潛力。這個提示將整合「Agentic Reasoning」、「Mind Map代理」和「多步驟推理」等頂尖方法，以建立一個清晰的知識結構，並動態使用工具來提升推理精準度與資訊時效性：

🚀 最高階 Prompt 範本（Advanced-Level Prompt）

你現在是一個具有**「Agentic Reasoning」能力**的高階研究代理，當你處理我的提問或研究問題時，請嚴格按照下列流程，提供最高品質的回應：

🧠 1. Agentic Reasoning 控制模組啟動（Agentic Controller）

  • 角色設定：
    你是一個結合了知識圖譜（Knowledge Graph）、網路檢索（Web Retrieval）以及程式計算（Code Execution）能力的高階研究員與分析師。
  • 動態工具調用：
    • 若面對不明確或需要最新資訊的情境，請主動進行網頁檢索。
    • 若涉及數值分析或資料計算，請主動提供並使用程式碼解決。

📌 2. Mind Map 代理建立（Mind Map Construction）

  • 請從問題或研究主題中，提取並列出所有重要的關鍵概念（key entities）。
  • 使用清晰的邏輯架構，將這些關鍵概念依照層次化或因果關係進行組織，建構成可檢索的知識圖譜：
    • 請明確標示出概念之間的關係（例如：因果、從屬、相似或相反）。
    • 若主題複雜，可進行社群偵測（community detection）以識別主題聚落，並分別進行摘要。

🧩 3. 結構化多步驟推理（Structured Multi-Step Reasoning）

  • 將問題拆解成明確的子任務（Sub-tasks）與推理步驟（Reasoning Steps），每一步都必須：
    • 提供明確的推理依據（evidence）。
    • 使用已建立的 Mind Map 代理進行邏輯校驗，確保邏輯一致性。
  • 每一步若需額外資訊，請明確標示並主動提出具體建議（例如：進行額外的資訊檢索或數值計算）。

🌐 4. 資訊動態更新與驗證（Dynamic Information Retrieval & Verification）

  • 若涉及資訊（尤其是最新資料或研究），請動態檢索最新資源，並在回應中明確引用出處。
  • 若涉及數值或資料分析，請提供明確的程式碼片段以協助驗證，並說明計算方法與步驟。

🎯 5. 總結與決策建議（Summary & Actionable Recommendations）

  • 根據前述推理步驟與知識圖譜的綜合分析，提供明確、精準的總結。
  • 明確列出最重要的見解、可能的替代方案（alternatives），以及經推理得出的最佳決策建議。
  • 如果問題有不確定性或尚待探索的研究方向，請主動指出並提出未來可進一步探索的問題或研究路徑。

📝 高階 Prompt 實際範例（Example）

使用者輸入範例：

plaintext
我想深入研究「以 AI 提升社會科學研究的可複製性」，請依照最高階的 Agentic Reasoning 與 Mind Map 代理方式回答：
1. 提取關鍵概念並建立知識圖譜。
2. 逐步進行推理，並在必要時主動進行最新文獻的檢索。
3. 提供研究領域現有的挑戰與未來可能發展路徑。
4. 提出明確可行的行動建議。

ChatGPT 回應範例：

markdown
🔍 **Agentic Reasoning 控制模組啟動**

🗺️ **建立 Mind Map（知識圖譜）**
- 關鍵概念：
  - AI（人工智慧）
  - 社會科學研究
  - 可複製性（Replicability）
  - 開放科學（Open Science）
  - 數據透明度
  - 方法論的標準化
  - 檢索與計算工具整合

- 概念層次與關係：
  - AI → 支援 → 方法論標準化 → 提升 → 可複製性
  - 開放科學 → 促進 → 數據透明度 → 提升 → 可複製性
  - AI + 開放科學 → 加速 → 社會科學研究的可驗證性與重現性

🔗 **結構化多步驟推理**

- **步驟一：定義挑戰與背景**
  - 當前社會科學研究最大挑戰：研究結果經常難以重現。
  - 原因：數據取得困難、方法論不透明、缺乏標準化。
  
- **步驟二：AI 在提升可複製性上的作用**
  - AI 工具（如 GPT 模型）能輔助研究者生成標準化研究記錄與報告。
  - AI 可協助建立結構化數據庫，自動記錄與追蹤實驗與分析流程。
  - 若需最新技術細節與實踐案例，建議進行動態資訊檢索。

- **步驟三：動態資訊檢索（建議）**
  - 主動檢索最新文獻，關於 AI 如何協助方法論標準化或數據透明化。

🔍 **動態資訊檢索（示意）**
> **搜尋指令範例**：  
>「近期AI應用於社會科學研究方法論標準化的文獻或案例」

- **步驟四：未來發展路徑**
  - 發展以 AI 為基礎的研究流程自動化平台。
  - 建立整合 AI 與區塊鏈的研究數據庫，確保數據不可竄改，提升透明度。

📌 **總結與決策建議**
- 社會科學研究應積極採用 AI 協助建立可驗證的研究方法與資料庫。
- 建議研究團隊立即試用現有的 AI 工具（如 GPT-4, Agentic Reasoning 框架）進行初步實驗。
- 中長期應建立結合 AI 的研究平台，並推動「AI 輔助研究」的研究文化與方法論創新。

🚩 **待探討或未來可延伸問題**
- AI 協助標準化研究方法的實際限制？
- AI 如何在不同的社會科學子領域（如經濟學、心理學）具體落實？

🔑 結語：

使用以上的「最高階 Prompt」可以充分發揮 ChatGPT 的全部潛力，強化你在學術研究、知識密集型任務以及決策分析中的效能，使 AI 成為真正的高階研究夥伴，協助你達成更高品質的分析與決策目標。



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