[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-tree-of-thought::ru":3,"gloss-cluster-tree-of-thought::ru":20,"gloss-next-tree-of-thought::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"tree-of-thought","prompt-eng","Tree-of-thought (дерево размышлений)","Tree-of-thought (ToT) — это продвинутая техника рассуждения, расширяющая chain-of-thought тем, что заставляет модель генерировать и исследовать несколько различных путей рассуждения («ветвей») для проблемы, оценивать перспективность каждой промежуточной ветви и возвращаться назад или отсекать более слабые пути — имитируя поисковый алгоритм по дереву возможных решений, а не придерживаясь одной линейной цепочки рассуждений. Представленная в исследовательской статье 2023 года, ToT разработана для задач, где первый подход к рассуждению, который пробует модель, не обязательно является лучшим, и где преждевременная приверженность одной линии рассуждений (как в стандартном CoT) заставляет модель «зафиксироваться» на ранней ошибке и уверенно рассуждать в сторону неверного ответа. ToT обычно требует либо многошагового промпт-каркаса (код приложения многократно направляет модель: «сгенерируй 3 возможных следующих шага», затем «оцени перспективность каждого шага от 1 до 10», затем «продолжай с шага с наивысшей оценкой»), либо, для более лёгкой версии, единого промпта, который просит модель внутренне рассмотреть несколько подходов и выбрать лучший перед ответом. Для разработчиков SaaS полноценная ToT дорога — она требует нескольких вызовов LLM на один пользовательский запрос, умножая и стоимость, и задержку — поэтому она предназначена для высокоценных, высокосложных задач, где точность гораздо важнее скорости или стоимости: сложных ассистентов для отладки, генерации стратегических бизнес-планов, функций решения головоломок или рекомендаций по архитектуре кода, а не для рутинных задач чата или классификации. Конкретный пример: функция оптимизатора SQL-запросов на основе ИИ использует упрощённый промпт ToT: «Запрос выполняется медленно. Предложи 3 разные возможные первопричины и исправления (например, отсутствующий индекс, паттерн N+1, ненужный JOIN). Для каждой оцени уверенность от 1 до 10 на основе запроса ниже. Затем порекомендуй единственное лучшее исправление.\\n\\nЗапрос: SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE o.created_at > '2026-01-01'» — модель выдаёт три кандидатных диагноза с оценками уверенности (например, отсутствующий индекс на created_at: 8\u002F10; накладные расходы SELECT *: 5\u002F10; неэффективность JOIN: 3\u002F10) и рекомендует исправление с наивысшей уверенностью, давая пользователю видимость альтернатив, которые были рассмотрены и отклонены, вместо единственного необъяснённого предложения.","Tree-of-thought-промптинг заставляет модель параллельно исследовать и оценивать несколько ветвей рассуждения вместо одной линейной цепочки.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)",{"slug":15,"name":16},"react-prompting","ReAct-промптинг",{"slug":18,"name":19},"self-consistency","Self-consistency (самосогласованность)",[21,25,28,31,33,36,39,42,45,48,51,54],{"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":12,"category":5,"name":13,"updated_at":32},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":32},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":32},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]