[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-chain-of-thought-prompting::ru":3,"gloss-cluster-chain-of-thought-prompting::ru":20,"gloss-next-chain-of-thought-prompting::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"chain-of-thought-prompting","prompt-eng","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)","Chain-of-thought-промптинг (CoT) — это техника, которая предписывает крупной языковой модели прорабатывать проблему через явные, последовательные шаги рассуждения перед формированием окончательного ответа, а не переходить сразу к заключению. Популяризированный исследовательской статьёй Google 2022 года, CoT резко повышает точность на задачах, требующих многошаговой логики — арифметика, многоходовые вопросно-ответные задачи, планирование и сложное следование правилам — потому что даёт модели возможность «показать свою работу», перехватывая ошибки, которые она иначе допустила бы, сопоставляя паттерны напрямую с ответом. Простейшая форма — это zero-shot-вариант, запускаемый добавлением фразы вроде «Давай подумаем шаг за шагом» к промпту, что само по себе измеримо повышает точность на бенчмарках рассуждения. Более мощный вариант, few-shot CoT, включает готовые примеры, где выходные данные примера показывают полную цепочку рассуждений, а не только окончательный ответ, обучая модель ожидаемому стилю рассуждения. Для разработчиков SaaS CoT особенно ценен в функциях, включающих вычисления, многоусловную бизнес-логику или решения, которые должны быть проверяемыми (человек-рецензент может проверить рассуждение, а не просто доверять ответу «чёрного ящика»). Компромисс — многословность и стоимость: ответы CoT длиннее, потребляют больше выходных токенов и добавляют задержку, поэтому промышленные системы часто используют CoT внутренне, а затем извлекают только окончательный ответ для отображения, или используют более дешёвую\u002Fбыструю модель для финального шага форматирования. Современные «модели рассуждения» (например, режим расширенного мышления Claude, серия o от OpenAI) встраивают расширенное рассуждение в стиле CoT прямо в сам процесс инференса модели, иногда снижая необходимость запрашивать это вручную, но явный CoT-промптинг остаётся полезным для контроля глубины и структуры рассуждения даже с моделями, способными к рассуждению. Конкретный пример: промпт инструмента расчёта цен для SaaS: «Клиенту нужно 47 лицензий нашего плана Pro (29$\u002Fпользователь\u002Fмесяц), с 15%-й годовой скидкой и разовой платой за настройку 500$. Подумай шаг за шагом, чтобы рассчитать общую стоимость первого года, затем дай окончательный ответ на последней строке в формате 'ИТОГО: $X'.» Модель рассуждает: «47 × 29$ = 1363$\u002Fмесяц → 16356$\u002Fгод. Применяем скидку 15%: 16356$ × 0,85 = 13902,60$. Добавляем плату за настройку: 13902,60$ + 500$ = 14402,60$.» затем выводит «ИТОГО: $14402,60» — явные шаги делают арифметическую ошибку гораздо менее вероятной, чем прямой запрос итога, и позволяют разработчику логировать\u002Fпроверять рассуждение, если число когда-нибудь покажется неверным. Один важный практический нюанс: CoT надёжно повышает точность на действительно многошаговых задачах рассуждения, но добавление «думай шаг за шагом» к задаче, которая на самом деле проста (поиск, прямолинейная классификация с очевидным ответом), обычно добавляет задержку и стоимость без улучшения — а иногда с небольшим ухудшением — точности, поэтому зрелая инженерия промптов применяет CoT избирательно, в зависимости от сложности задачи, а не как повсеместный стандарт по умолчанию для каждого промпта.","Chain-of-thought-промптинг просит модель рассуждать шаг за шагом перед итоговым ответом, повышая точность на сложных задачах.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"react-prompting","ReAct-промптинг",{"slug":15,"name":16},"self-consistency","Self-consistency (самосогласованность)",{"slug":18,"name":19},"tree-of-thought","Tree-of-thought (дерево размышлений)",[21,25,28,31,34,38,41,44,47,50,53,56],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Автоматическая оптимизация промптов",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Цепочка плотности (CoD)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"chunking","Чанкинг (Chunking)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":37},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":37},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":24},"generated-knowledge-prompting","Generated Knowledge Prompting"]