ReasonGraph—开源AI工具，LLMs推理可视化

ReasonGraph是一个开源的AI工具，旨在可视化和分析大语言模型（LLM）的推理过程。它支持50多种主流LLM（如OpenAI、Google和Anthropic），并兼容顺序和树形等多种推理方法，将复杂的推理路径以直观的图表形式呈现。通过交互式界面，用户可以实时查看推理过程、调整参数并导出结果，方便理解AI的“思考”方式，从而用于学术研究、模型调试、教育教学及应用开发等多个领域。 项目已开源至GitHub，并提供在线演示和arXiv论文。

ReasonGraph：可视化与分析大语言模型推理的开源平台

ReasonGraph是一个开源的网络平台，用于可视化和分析大语言模型（LLMs）的推理过程。它支持50多种主流LLM（例如Anthropic、OpenAI和Google），并兼容多种推理方法，包括顺序推理和树形推理。通过直观的界面，ReasonGraph将复杂的推理路径转换为清晰易懂的图表，实时展现推理过程，方便用户理解AI的思考方式，识别错误并优化模型性能。其模块化设计便于集成新的方法和模型，广泛应用于学术研究、教育和开发领域。

核心功能：

• 直观可视化： 将LLM的推理过程以图表形式呈现，支持树形和顺序推理。
• 多模型兼容： 支持50多种主流LLM，例如OpenAI、Google和Anthropic等。
• 多种推理方法： 涵盖顺序推理和基于树的推理等主流方法。
• 交互式体验： 实时更新推理路径图，支持参数调整、缩放、重置和SVG格式导出。
• 用户友好界面： 简洁易用的UI设计，方便用户选择推理方法、配置模型和查看结果。

技术架构：

ReasonGraph采用模块化设计，后端基于Flask框架构建，包含三个核心模块：配置管理器（状态更新和配置管理）、API工厂（提供统一的API接口，支持多种LLM提供商）和推理方法模块（封装不同的推理方法，提供标准化的解析和可视化接口）。前端使用Mermaid.js实现动态图形渲染，并通过RESTful API与后端进行通信。异步事件处理模块确保用户操作（例如选择推理方法和配置参数）能够实时反馈到可视化界面。 推理路径解析基于规则化的XML解析方法，准确率接近100%。

项目信息：

• GitHub仓库： http://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph
• arXiv论文： http://arxiv.org/pdf/2503.03979
• 在线演示： http://huggingface.co/spaces/ZongqianLi/ReasonGraph

应用场景：

• 学术研究： 分析和比较不同推理方法的效率，评估模型在复杂任务中的表现。
• 教育教学： 帮助学生直观理解逻辑推理过程，提升对AI推理原理的学习效率。
• 模型调试： 快速发现推理路径中的错误或低效环节，优化LLM的推理效果。
• 应用开发： 选择最优推理方法，优化应用逻辑，提升用户体验。
• 推理方法研究： 为研究新的推理方法提供可视化支持。

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