CoT 的思考过程可抽象为五个核心环节：问题解析→子问题生成→知识检索→逻辑推理→验证整合。
每个环节既独立执行特定功能，又通过信息传递形成闭环，共同推动问题的解决。
2.1 问题解析：从自然语言到结构化表征
面对输入问题（如“如何降低城市交通拥堵？”），CoT模型首先通过自然语言理解（NLU）模块提取关键要素，识别问题类型（因果分析、方案设计、预测判断等），并判断是否需要多步推理。
例如，对于“苹果为什么会落地？”这类简单因果问题，模型可能直接调用知识库回答；而对于“制定某城市2030年碳中和路线图”这类复杂规划问题，则需触发CoT流程，将其分解为“现状评估→目标设定→路径分析→风险预案”等子任务。
这一环节的技术实现依赖于预训练模型的语义编码能力。例如，GPT-4通过注意力机制捕捉问题中的实体如“城市交通拥堵”、关系如“降低”与“拥堵”的因果关联和约束条件如“时间范围”“资源限制”，生成问题的高层语义表示，为后续拆解提供依据。
2.2 子问题生成：递归分解的逻辑链条
复杂问题的解决往往需要“化整为零”。CoT模型通过层次化分解策略，将原始问题递归拆解为若干可管理的子问题。
例如，“证明勾股定理”可分解为“构造直角三角形→推导面积关系→代数化简验证”；“分析某公司营收下降原因”可分解为“市场环境分析→内部运营评估→竞品对比→数据验证”。
子问题生成的关键在于保持逻辑连贯性与任务可解性。模型需要判断每个子问题是否具备明确的求解边界，避免过度分解导致计算冗余。
例如，在医疗诊断中，“患者发热原因分析”可先分解为“感染性因素”与“非感染性因素”，再进一步细化为“细菌/病毒感染”“自身免疫疾病”等子项，形成树状的问题分解结构。
2.3 知识检索：动态调用的记忆网络
每个子问题的求解依赖于领域知识与事实性信息的支持。CoT模型通过动态知识检索机制，根据当前子问题的语义特征，从内部知识库或外部数据库中提取相关信息。
例如，在解答“气候变化对农业的影响”时，模型需检索“近十年全球气温变化数据”“主要农作物生长周期与温度的关系”“历史气候灾害对粮食产量的影响案例”等知识片段。
值得注意的是，CoT的知识检索具有上下文敏感性。随着思考链条的推进，模型会根据前序步骤的结果调整检索策略。例如，在“预测某股票走势”时，若前序分析显示“行业政策利好”，则后续检索会侧重“政策细则”“相关公司营收预期”等信息，而非无关的市场传闻。
2.4 逻辑推理：符号规则与统计学习的融合
逻辑推理是CoT的核心引擎，负责在子问题与知识之间建立因果关系、演绎关系或归纳关系。这一过程融合了符号AI的规则推理与深度学习的统计推理：
符号推理：适用于明确逻辑规则的场景（如数学证明、法律条文应用）。例如，在三段论推理中，模型通过“所有人终有一死（大前提）→苏格拉底是人（小前提）→苏格拉底终有一死（结论）”的规则链完成推导。
统计推理：适用于数据驱动的概率推断（如医疗影像诊断、经济趋势预测）。例如，通过分析数万例肺癌患者的CT影像特征，模型可归纳出“磨玻璃结节+分叶征”与肺癌的概率关联，并在新病例中基于贝叶斯定理进行风险评估。
近年来，神经符号AI的发展进一步推动了逻辑推理的升级。例如，通过图神经网络（GNN）建模知识图谱中的实体关系，模型可实现“路径寻找”式推理（如“人物A→出生地→城市B→气候类型→植被类型”），从而解决跨领域知识整合问题。
2.5 验证整合：多维度的结果校验
完成分步推理后，CoT模型需对各子问题的答案进行一致性验证与全局整合。验证环节包括：
逻辑自洽性检查：确保各步骤结论不矛盾如“若子问题1得出‘需求增长’，子问题2得出‘供给过剩’，需排查是否存在假设错误”；
数据一致性检查：验证结论与已知数据的吻合度如“预测的GDP增长率是否在历史波动范围内”；
常识校验：利用预训练模型的常识知识库，排除违背基本规律的结论如“永动机设计方案”直接触发常识否定。
整合环节则需将碎片化的子结论编织成完整的答案，常见方法包括序列生成按时间或逻辑顺序串联结果、层次化总结提炼核心论点与支撑论据、反事实推理假设某条件变化对整体结论的影响。
例如，在政策分析中，模型可能先分别评估“提高燃油税”“推广新能源汽车”等子方案的效果，再通过成本-收益矩阵整合出最优组合方案。
