Implementación en Python de Tree of Thoughts, que permite a los LLM resolver problemas buscando entre pasos de razonamiento candidatos en lugar de responder en una sola pasada.
Tree of Thoughts hace que un modelo de lenguaje razone mediante búsqueda. Propone varios pasos siguientes candidatos, puntúa cada uno, poda las ramas poco prometedoras y retrocede cuando una línea de razonamiento falla. Este repositorio incluye la clase TreeOfThoughts, que ahora forma parte del framework Swarms, y ejecuta búsquedas en anchura o en profundidad sobre soluciones parciales.
Cada salida del modelo es una llamada a función validada con un esquema de Pydantic, y las llamadas del mismo nivel del árbol se ejecutan en paralelo. Los usuarios configuran la descripción del pensamiento, los criterios de evaluación, el algoritmo de búsqueda, el ancho del beam, la profundidad y el umbral de valor según la tarea. Se puede usar cualquier modelo de LiteLLM compatible con llamadas a funciones, y al terminar una ejecución se puede consultar el árbol de búsqueda completo como JSON.
El repositorio incluye ejemplos de Game of 24, cálculos de física, acertijos de lógica y problemas matemáticos, cada uno con una respuesta esperada. También incluye plantillas de prompts para obtener un razonamiento similar al de varios expertos de un modelo de chat, sin necesidad de código.
Instala el paquete swarms
pip3 install -U swarmsAñade tu clave de API a un archivo .env en tu directorio de trabajo
Ejecuta el código Python de Quickstart usando TreeOfThoughts
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