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产品定位与价值
思维树推理引擎的核心价值在于帮助用户快速应对复杂问题。无论是优化产品设计流程,还是评估商业决策方案,只需输入问题描述,API就会生成详细的推理路径和最终建议,让用户无需逐步手动分析,大幅提升工作效率。
对于那些需要处理多层逻辑的用户来说,传统方法往往耗时且容易遗漏关键细节。思维树推理引擎通过ToT方法,将多步推理自动化,节省90%以上的时间,同时确保结果的逻辑一致性和可信度。
最终,用户将从中获得实际收益。节省时间、提升决策准确性、优化内容创作逻辑,这些都意味着更高的工作效率和更少的试错成本。
核心功能
🌲 多步骤逻辑推理
基于Tree of Thoughts方法,生成详细的多步推理路径,帮助用户清晰了解问题的推导过程。
⚡ 高效推理性能
通过优化算法,实现推理效率900%的提升,让复杂问题的解决变得更快速。
🌍 多语言支持
支持中文、英文等多语言输入,适配全球用户的多场景需求。
🎯 可控推理结果
通过参数化设计(如可信度阈值、最大步骤数),让用户对结果的逻辑性和可读性拥有更高掌控力。
功能示例
示例 1:生成产品设计优化方案
输入:问题描述:'如何优化产品设计流程?',语言:'中文',最大步骤数:5,可信度阈值:0.8,调试模式:false
输出:推理路径:['分析现有流程', '识别瓶颈', '列出优化选项', '评估每个选项的效果', '选择最佳方案'], 最终决策:'选择使用敏捷开发方法', 可信度评分:0.95
示例 2:商业决策支持
输入:问题描述:'如何选择最佳的市场营销策略?',语言:'英文',最大步骤数:3,可信度阈值:0.7,调试模式:true
输出:推理路径:['分析目标市场', '列出可能的营销策略', '评估每种策略的ROI'], 最终决策:'选择数字营销方案', 可信度评分:0.87
示例 3:教育学习逻辑推导
输入:问题描述:'为什么太阳系只有一个恒星?',语言:'中文',最大步骤数:4,可信度阈值:0.9,调试模式:false
输出:推理路径:['定义恒星的特性', '分析太阳系的形成过程', '研究多恒星系统的稳定性', '总结单恒星系统的优势'], 最终结论:'单恒星系统更稳定', 可信度评分:0.92
目标用户画像
应用场景
常见问题
如何使用思维树推理引擎?
用户只需输入问题描述、语言等必要参数,调用API即可获得推理路径和最终决策建议。
API支持多语言生成吗?
API支持多语言生成,包括中文、英文等,具体语言可通过参数设置。
推理结果的可信度如何调整?
用户可通过设置可信度阈值(confidence_threshold)参数,控制返回结果的可信度水平。
API适用于哪些场景?
API适合商业决策、教育学习、内容创作和AI模型评估等多种场景。
是否支持调试模式?
支持,用户可通过启用调试模式(enable_debug)参数,查看更详细的推理过程信息。
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 是否必传 | 描述 |
---|---|---|---|---|
question | String | 是 | 用户需要推理的问题描述,例如'如何优化产品设计流程?' | |
language | String | 是 | 输入问题的语言,例如'中文'或'英文' | |
max_steps | Int | 否 | 推理的最大步骤数,例如5表示最多推理5步 | |
confidence_threshold | Float | 否 | 推理路径的可信度阈值,范围0到1,例如0.8表示只返回可信度大于80%的路径 | |
enable_debug | Boolean | 否 | 是否启用调试模式,返回更详细的推理过程信息 |
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
reasoning_steps | Array | 推理的每一步详细描述,例如['分析需求', '列出选项', '评估方案'] | |
final_decision | String | 推理得出的最终决策,例如'选择方案A' | |
confidence_score | Float | 最终决策的可信度评分,范围0到1,例如0.9表示90%的可信度 |
错误码 | 错误信息 | 描述 |
---|---|---|
请求参数 {}返回参数 {}错误码 {}