ReAct Prompting: Schnell kontextbezogene Fragen generieren

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Jennie Rose

Published on 10.11.2023

Sind Sie jemals frustriert über die Beschränkungen herkömmlicher Anregungsmethoden? Sie sind nicht allein. Herkömmliche Anregungen fehlen oft die Fähigkeit, den Kontext zu verstehen oder basierend auf den gesammelten Informationen Maßnahmen zu ergreifen. Hier kommt ReAct Prompting ins Spiel, eine bahnbrechende Technik, die neue Maßstäbe in der Welt der intelligenten Anregung setzt.

In diesem umfassenden Leitfaden werden wir uns mit den Grundlagen des ReAct Prompting beschäftigen. Von seiner Funktionsweise bis hin zu seinen Anwendungen werden wir erforschen, warum dieser innovative Ansatz in verschiedenen Branchen für Aufsehen sorgt. Machen Sie sich bereit für eine aufschlussreiche Reise.

Die Mechanik von ReAct

Was ist ReAct Prompting?

ReAct Prompting ist keine gewöhnliche Anregungstechnik. Es handelt sich um eine ausgefeilte Methode, die Denken und Handeln kombiniert, um intelligentere, kontextbezogene Anregungen zu erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die nur Fragen stellen, geht ReAct einen Schritt weiter. Es versteht den Kontext, denkt über die beste Handlungsoption nach und führt dann Aufgaben basierend auf diesem Denken aus.

• Denken: Das System versteht den Kontext der Frage und was zu tun ist.
• Handeln: Anschließend führt es spezifische Aufgaben wie Berechnungen oder Datenabrufe basierend auf diesem Verständnis aus.

Angenommen, Sie fragen: "Was ist die Quadratwurzel des Alters der ältesten Person im Raum?" Eine ReAct-Anregung würde zuerst die älteste Person identifizieren, ihr Alter finden und dann die Quadratwurzel berechnen. Alles auf einmal!

Wie funktioniert ReAct?

Die Magie hinter ReAct liegt in der Verwendung von Agenten. Dies sind spezialisierte Softwarekomponenten, die Aufgaben basierend auf den von ihnen erhaltenen Anregungen ausführen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung:

1. Anregung empfangen: Der Agent erhält eine Anregung vom Benutzer.
2. Kontext analysieren: Er analysiert den Kontext und zerlegt die Anregung in ausführbare Aufgaben.
3. Aufgaben ausführen: Der Agent führt die Aufgaben aus, wie z.B. Datenabruf oder Berechnungen.
4. Antwort generieren: Schließlich generiert er eine Antwort basierend auf den durchgeführten Aufgaben.

# Beispielcode zur Demonstration eines einfachen ReAct-Agenten
def react_agent(anregung):
    # Kontext analysieren
    kontext = analyse_kontext(anregung)
    
    # Aufgaben basierend auf dem Kontext ausführen
    aufgaben = aufgaben_ausführen(kontext)
    
    # Antwort generieren
    antwort = antwort_generieren(aufgaben)
    
    return antwort

Durch den Einsatz von Agenten erreicht ReAct eine Flexibilität und Intelligenz, die in herkömmlichen Anregungssystemen unübertroffen ist. Es ist, als hätten Sie einen Mini-Assistenten, der nicht nur versteht, was Sie fragen, sondern auch weiß, wie es gemacht wird.

Die Rolle der Agenten in ReAct

Agenten sind das Rückgrat eines jeden ReAct-Systems. Sie sind darauf programmiert, die Feinheiten von Sprache, Kontext und Handlung zu verstehen. Diese Agenten können von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen Machine-Learning-Modellen reichen. Je fortschrittlicher der Agent ist, desto mehr Aufgaben kann er ausführen.

• Datenabruf: Agenten können Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, um Anfragen zu beantworten.
• Berechnungen: Sie können komplexe Berechnungen in Echtzeit durchführen.
• Kontextbewusstsein: Fortgeschrittene Agenten können sogar den Kontext verstehen, in dem eine Frage gestellt wird, was die Antworten genauer und relevanter macht.

Lassen Sie uns nun in die vollständigen Codebeispiele für react-LLM und LangChain React eintauchen.

react-LLM: Ein umfassender Leitfaden zum Ausführen von LLMs im Browser

Was ist react-LLM?

react-LLM ist eine Bibliothek, mit der Sie Language Learning Models (LLMs) direkt in Ihrem Browser ausführen können. Es nutzt React Hooks und WebGPU, um ein nahtloses und effizientes Erlebnis zu bieten.

Schauen Sie sich seine GitHub-Seite hier (opens in a new tab) an.

Verwendung von react-LLM

Installation

Installieren Sie zuerst das erforderliche Paket:

npm install @react-llm/headless

Initialisierung und Konfiguration

Initialisieren und konfigurieren Sie das Modell mithilfe von ModelProvider:

import { ModelProvider } from "@react-llm/headless";
 
export default function Home() {
  return (
    <ModelProvider
      config={{
        kvConfig: {
          numLayers: 64,
          shape: [32, 32, 128],
          dtype: 'float32',
        },
        wasmUrl: 'https://your-custom-url.com/model.wasm',
        // ...andere Konfigurationen
      }}
    >
      <Chat />
    </ModelProvider>
  );
}

Verwendung der Hooks

So verwenden Sie den useLLM-Hook:

import useLLM from '@react-llm/headless';
 
const MyComponent = () => {
  const {
    conversation,
    send,
    init,
    // ...andere Funktionalitäten
  } = useLLM();
 
  // Ihre Komponentenlogik hier
 
  return null;
};

Verwendung von React mit LangChain

Installation

Installieren Sie zuerst das LangChain-Paket:

pip install langchain

Initialisierung und Konfiguration

Initialisieren Sie das Language Model und laden Sie die Tools:

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
 
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

Erstellen eines Agenten

So erstellen Sie einen Agenten mit LangChain:

from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.agents import AgentType
 
agent_executor = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
 
agent_executor.invoke({"input": "Wer ist die Freundin von Leo DiCaprio? Wie alt ist sie jetzt hoch 0,43?"})

Diese Code-Beispiele sollen Ihnen ein umfassendes Verständnis dafür geben, wie Sie das React-LLM und LangChain React in Ihren Projekten implementieren können.

Fazit

Wir haben die Tiefen von ReAct LLM und LangChain React erkundet, zwei leistungsstarke Frameworks zur Implementierung von Language Learning Models (LLMs) bzw. ReAct-Logik. Egal, ob Sie ein React-Entwickler sind, der LLMs im Browser ausführen möchte, oder ein Python-Entwickler, der ReAct-Logik in seine Anwendungen integrieren möchte, diese Frameworks bieten robuste, effiziente und anpassbare Lösungen. Mit Funktionen wie WebGPU-Beschleunigung, persistentem Speicher und zahlreichen Anpassungsoptionen sind ReAct LLM und LangChain React ein Muss für jeden, der die Leistung von LLMs und ReAct in seinen Projekten nutzen möchte.

FAQs

Was ist ReAct-Prompting?

ReAct-Prompting ist eine Methode, bei der Agenten verwendet werden, um Logik umzusetzen, die sowohl Argumentation als auch Handlung umfasst. Es handelt sich um eine Möglichkeit, Ihre Sprachmodelle interaktiver und dynamischer zu gestalten, sodass sie nicht nur Text generieren, sondern auch Aufgaben aufgrund der erhaltenen Anfragen ausführen können.

Handelt es sich bei ReAct um dasselbe wie chain-of-thought-Prompting?

Nein, ReAct ist nicht dasselbe wie chain-of-thought-Prompting. Während chain-of-thought-Prompting sich darauf konzentriert, eine Abfolge von verwandten Ideen oder Gedanken zu generieren, umfasst ReAct sowohl Argumentation als auch Handlung. Es ist dynamischer und interaktiver und ermöglicht es dem Modell, Aufgaben aufgrund der erhaltenen Anfragen auszuführen.

Was ist Reason und Action in ReAct?

Reason und Action in ReAct beziehen sich auf die beiden Hauptkomponenten der Logik. "Reason" bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, die Anfrage zu verstehen und zu verarbeiten, während "Action" die Schritte umfasst, die das Modell aufgrund dieses Verständnisses unternimmt. Beispielweise würde der "Reason"-Teil das Verständnis der benötigten Informationen beinhalten, und der "Action"-Teil die tatsächliche Suche nach diesen Informationen und die Durchführung der Berechnung.

Kann man LangChain mit ReAct verwenden?

Ja, Sie können LangChain mit ReAct verwenden. LangChain bietet eine Reihe von Tools und Hilfsprogrammen, die es erleichtern, ReAct-Logik in Ihren Anwendungen zu implementieren. Es ist besonders nützlich für Python-Entwickler und bietet einen unkomplizierten Weg, ReAct-Agenten zu erstellen.