$\pi$-CoT：用于多跳问答的Prolog初始化链律思维
计算与语言
2026-02-20 v2
摘要
链律思维(CoT)提示显著增强了大型语言模型(LLM)的解决问题能力，但在处理复杂的多跳问题时仍会陷入循环推理模式或完全偏离逻辑路径。这种限制在检索增强生成(RAG)设置中尤为突出，因为获取正确上下文至关重要。我们引入Prolog初始化链律思维(-CoT)，一种新的提示策略，将逻辑编程的结构严谨性与语言模型的灵活性相结合。-CoT将多跳问题转化为分解为单跳子查询的Prolog查询。这些查询依次解决，产生中间制品，用于初始化后续CoT推理过程。广泛的实验表明，-CoT在多跳问答基准测试中显著优于标准RAG和基于情境的CoT。
引用
@article{arxiv.2506.20642,
title = {$\pi$-CoT: Prolog-Initialized Chain-of-Thought Prompting for Multi-Hop Question-Answering},
author = {Chao Wan and Albert Gong and Mihir Mishra and Carl-Leander Henneking and Claas Beger and Kilian Q. Weinberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20642},
year = {2026}
}