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開(kāi)源AI應(yīng)用平臺(tái)ReasonGraph：一款將LLM推理過(guò)程可視化的開(kāi)源項(xiàng)目
ReasonGraph是什么？
ReasonGraph 是一個(gè)用于可視化和分析LLM推理過(guò)程的開(kāi)源項(xiàng)目。它支持順序推理和基于樹(shù)的推理方法，并與包括 Anthropic、Openai、Google 和 Together.AI 在內(nèi)的主要 LLM 提供商的 50 多種先進(jìn)模型集成。它會(huì)把AI的思考過(guò)程變成可視化圖表，支持實(shí)時(shí)更新和交互式分析，形成的圖表可以一鍵式SVG導(dǎo)出。
ReasonGraph主要特點(diǎn)
統(tǒng)一可視化框架：ReasonGraph 提供實(shí)時(shí)圖形渲染和分析，支持多種推理方法的比較。
模塊化和可擴(kuò)展設(shè)計(jì)：采用標(biāo)準(zhǔn)化 API，便于新推理方法和模型的集成。模型支持：集成超過(guò) 50 種最先進(jìn)的模型，來(lái)自 Anthropic、OpenAI、Google 和 Together.AI 等主要 LLM 提供商。
推理方法：支持順序推理（如 Chain-of-Thoughts、Self-refine 等）和基于樹(shù)的推理（如 Beam Search、Tree-of-Thoughts 等）。
模塊化框架：標(biāo)準(zhǔn)化 API，便于新推理方法和模型的集成。
用戶(hù)友好界面：提供直觀的組件、實(shí)時(shí)推理路徑可視化、可配置參數(shù)設(shè)置以及元推理方法選擇。
元推理能力：允許模型自我選擇最合適的推理方法。
ReasonGraph可視化方法
順序推理方法：包括 Chain-of-Thoughts、Self-refine、Least-to-Most 和 Self-consistency 等方法，通過(guò)有向圖布局展示推理步驟。
基于樹(shù)的推理方法：如 Beam Search 和 Tree-of-Thoughts，通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)展示推理路徑。
ReasonGraph架構(gòu)
ReasonGraph 采用模塊化框架，前端負(fù)責(zé)可視化邏輯和用戶(hù)交互，后端通過(guò) Flask 實(shí)現(xiàn)配置管理、LLM 集成和推理方法封裝。該平臺(tái)支持動(dòng)態(tài)切換推理方法和模型，無(wú)需修改框架。
ReasonGraph應(yīng)用場(chǎng)景
學(xué)術(shù)研究：支持不同推理方法的比較研究和模型能力評(píng)估。
教育：用于教授邏輯推理原則和展示 LLM 決策過(guò)程。
開(kāi)發(fā)：幫助優(yōu)化提示工程，選擇最優(yōu)推理方法。
GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph
論文鏈接：https://arxiv.org/html/2503.03979v1
項(xiàng)目主頁(yè)：https://powerdrill.ai/discover/summary-reasongraph-visualisation-of-reasoning-paths-cm7z9j3oqk9wh07rs5ho63mee
