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FastbuildAIReasonGraph：一款將LLM推理過程可視化的開源項目
ReasonGraph是什么？
ReasonGraph 是一個用于可視化和分析LLM推理過程的開源項目。它支持順序推理和基于樹的推理方法，并與包括 Anthropic、Openai、Google 和 Together.AI 在內的主要 LLM 提供商的 50 多種先進模型集成。它會把AI的思考過程變成可視化圖表，支持實時更新和交互式分析，形成的圖表可以一鍵式SVG導出。
ReasonGraph主要特點
統一可視化框架：ReasonGraph 提供實時圖形渲染和分析，支持多種推理方法的比較。
模塊化和可擴展設計：采用標準化 API，便于新推理方法和模型的集成。模型支持：集成超過 50 種最先進的模型，來自 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）和基于樹的推理（如 Beam Search、Tree-of-Thoughts 等）。
模塊化框架：標準化 API，便于新推理方法和模型的集成。
用戶友好界面：提供直觀的組件、實時推理路徑可視化、可配置參數設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，通過有向圖布局展示推理步驟。
基于樹的推理方法：如 Beam Search 和 Tree-of-Thoughts，通過樹形結構展示推理路徑。
ReasonGraph架構
ReasonGraph 采用模塊化框架，前端負責可視化邏輯和用戶交互，后端通過 Flask 實現配置管理、LLM 集成和推理方法封裝。該平臺支持動態切換推理方法和模型，無需修改框架。
ReasonGraph應用場景
學術研究：支持不同推理方法的比較研究和模型能力評估。
教育：用于教授邏輯推理原則和展示 LLM 決策過程。
開發：幫助優化提示工程，選擇最優推理方法。
GitHub倉庫：https://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph
論文鏈接：https://arxiv.org/html/2503.03979v1
項目主頁：https://powerdrill.ai/discover/summary-reasongraph-visualisation-of-reasoning-paths-cm7z9j3oqk9wh07rs5ho63mee
