graph-of-thoughts

环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• 已激活的 Python 环境（虚拟环境可选）
• 可访问的大语言模型（LLM）
• pip 包管理工具

安装与启动步骤

1. 1确认 Python 版本

   README 明确要求 Python 3.8 或更新版本，先确认本机版本满足条件，否则需先升级 Python。

   python --version

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2. 2安装 GoT 包

   普通用户只使用 graph_of_thoughts 时，直接从 PyPI 安装即可，无需克隆仓库。

   pip install graph_of_thoughts

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3. 3源码可编辑安装

   开发者需要修改代码时，克隆仓库后以可编辑模式安装，改代码立即生效。两种方式二选一。

   git clone https://github.com/spcl/graph-of-thoughts.git
   cd graph-of-thoughts
   pip install -e .

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4. 4配置 LLM

   框架必须以 LLM 为引擎，需按官方 Controller README（graph_of_thoughts/controller/README.md）的说明配置你选用的模型。

5. 5运行排序示例

   README 展示的 Quick Start 片段，用 CoT 风格思路求解 32 个数的排序；片段中的初始化部分被截断，完整用法参考 examples/sorting。

   from examples.sorting.sorting_032 import SortingPrompter, SortingParser, utils
   from graph_of_thoughts import controller, language_models, operations
   
   # Run the Controller and generate the output graph
   ctrl.run()
   ctrl.output_graph("output_cot.json")

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6. 6运行 GoT 版本

   换成 GoT 思路的示例再跑一次，输出文件改为 output_got.json，便于与 CoT 结果对比。

   from examples.sorting.sorting_032 import SortingPrompter, SortingParser, got, utils
   from graph_of_thoughts import controller, language_models, operations
   
   # Run the Controller and generate the output graph
   ctrl.run()
   ctrl.output_graph("output_got.json")

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如何确认成功

运行后当前目录生成 output_cot.json 或 output_got.json，最终 thought 的分数即排序列表中的错误数，越小越好。

常见问题

注意事项

• 安装前先激活 Python 虚拟环境，避免污染系统环境。
• README 节选未给出端口、路径、密钥等具体配置项，实际参数请以 controller README 为准。
• 两种安装方式二选一，不要重复安装导致版本冲突。
• 输出图的分数表示错误数量，可据此对比 CoT 与 GoT 的效果。