Graph-of-Thoughts — это подход, в котором рассуждения модели представляют собой граф взаимосвязанных шагов, позволяющий объединять несколько линий анализа, сравнивать гипотезы и выбирать оптимальное решение.
Определение
Graph-of-Thoughts (GoT) — это метод рассуждения для больших языковых моделей, в котором отдельные шаги анализа образуют не линейную цепочку и не разветвленное дерево, а полноценный граф. В такой структуре каждый фрагмент рассуждения представляет собой узел, связанный с другими узлами зависимостями: логическими, фактовыми, временными или тематическими.
В отличие от Chain-of-Thought, где есть одна линия рассуждений, и Tree-of-Thought, где модель исследует несколько ветвей, Graph-of-Thoughts позволяет моделировать сложные структуры: пересекающиеся рассуждения, возвращение к предыдущим узлам, сравнение нескольких гипотез и объединение результатов в единую стратегию.
Как работает
Graph-of-Thoughts строится как управляемая структура reasoning. Основной процесс:
- модель получает сложный запрос — логическую, аналитическую или планировочную задачу;
- генерируются базовые узлы: ключевые факты, условия, предположения, правила;
- узлы комбинируются в граф: связь показывает отношение или зависимость между частями рассуждения;
- модель создаёт несколько параллельных линий размышлений;
- граф развивается: узлы уточняются, объединяются, переоцениваются;
- алгоритм scoring выбирает наиболее согласованные и перспективные цепочки внутри графа;
- финальный ответ формируется из оптимального пути или агрегированной комбинации узлов.
GoT напоминает работу аналитика: он собирает данные, создаёт гипотезы, проверяет связи, сравнивает подходы, отбрасывает слабые варианты и комбинирует сильные. Такой формат особенно полезен для задач, где важны не только факты, но и отношения между ними.
Где применяется
- Сложные аналитические задачи: многослойный анализ данных, причинно-следственные графы.
- Формирование стратегий: задачи планирования, оптимизации и поиска вариантов.
- RAG-пайплайны: сопоставление retrieved-контента через граф связей между фактами.
- Юридические сценарии: установление взаимосвязей между статьями, исключениями и определениям.
- Научный анализ: работы с гипотезами, аргументами и доказательствами.
- Математические и логические задачи: построение графа условий и зависимостей.
- Мультимодальные сценарии: объединение признаков изображения, текста и метаданных в единую структуру.
Практические примеры использования
В аналитике модель может построить граф причин изменений ключевых метрик продукта: каждый узел — фактор, каждое ребро — влияние. Система исследует несколько объяснений одновременно и формирует итоговый вывод на основе пересечения сильных ветвей.
В юридической задаче модель создаёт граф норм и исключений. Такой подход помогает сопоставить зависимости между правилами, каскадами условий и уточнениями. Итоговое решение опирается не на линейную логику, а на структурированную сеть взаимосвязей.
В RAG-пайплайне Graph-of-Thoughts помогает уменьшить hallucination. Вместо одной интерпретации retrieved-текста модель строит несколько линий понимания, связывает факты и проверяет согласованность. Несогласованные ветви отбрасываются.
В задачах планирования модель генерирует набор стратегий, каждая из которых разбита на шаги. Узлы объединяются в граф, и алгоритм выбирает путь с минимальными рисками и максимальной логической связностью.
Преимущества и ограничения
- Плюс: позволяет объединять несколько гипотез в единую структурированную модель reasoning.
- Плюс: повышает устойчивость к ошибкам линейного мышления.
- Плюс: снижает риск ложных выводов благодаря проверке связей между узлами.
- Плюс: подходит для задач с множеством факторов и сложной логикой.
- Минус: высокая вычислительная стоимость по сравнению с CoT и ToT.
- Минус: требует механизма оценки узлов и связей.
- Минус: граф может разрастаться экспоненциально при отсутствии ограничений.
- Минус: сложнее интегрировать в продакшн-инференс из-за многоступенчатой структуры.
Связанные термины
- Chain-of-Thought
- Tree-of-Thought
- Reasoning
- Self-consistency
- RAG reasoning
- Search algorithms
- Planning
- Hallucination моделей
- Evaluation pipeline