ReAct-Prompting: Schnell kontextabhängige Fragen generieren
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- Jennie Rose
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Haben Sie sich jemals über die Grenzen herkömmlicher Prompting-Methoden geärgert? Sie sind nicht allein. Herkömmliche Prompts sind oft nicht in der Lage, den Kontext zu verstehen oder aufgrund der Informationen, die sie sammeln, Maßnahmen zu ergreifen. Hier kommt ReAct-Prompting ins Spiel, eine bahnbrechende Technik, die neue Maßstäbe in der Welt des intelligenten Promptings setzt.
In diesem umfassenden Leitfaden werden wir uns mit den Grundlagen von ReAct-Prompting befassen. Von der Funktionsweise bis hin zu den Anwendungen werden wir erforschen, warum dieser innovative Ansatz in verschiedenen Branchen für Furore sorgt. Machen Sie sich bereit für eine aufschlussreiche Reise.
Die Funktionsweise von ReAct
Was ist ReAct-Prompting?
ReAct-Prompting ist keine gewöhnliche Prompting-Technik. Es handelt sich um eine anspruchsvolle Methode, die Reasoning (Schlussfolgern) und Action (Handeln) kombiniert, um intelligentere, kontextabhängige Prompts zu erstellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die einfach Fragen stellen, geht ReAct einen Schritt weiter. Es versteht den Kontext, schließt auf die beste Handlungsoption und führt dann Aufgaben aufgrund dieser Schlussfolgerung aus.
- Reasoning (Schlussfolgern): Das System versteht den Kontext der Frage und was getan werden muss.
- Action (Handeln): Es führt dann spezifische Aufgaben wie Berechnungen oder Datenabruf aufgrund dieses Verständnisses aus.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie fragen: "Was ist die Quadratwurzel des Alters der ältesten Person im Raum?" Ein ReAct-Prompt würde zuerst die älteste Person identifizieren, deren Alter ermitteln und dann die Quadratwurzel berechnen. Alles in einem Schritt!
Wie funktioniert ReAct?
Der magische Kern von ReAct liegt in der Verwendung von Agenten. Dies sind spezialisierte Softwaresysteme, die Aufgaben aufgrund der erhaltenen Prompts ausführen. Hier ist eine schrittweise Aufschlüsselung:
- Prompt erhalten: Der Agent erhält einen Prompt vom Benutzer.
- Kontext analysieren: Der Agent analysiert den Kontext und zerlegt den Prompt in handlungsorientierte Aufgaben.
- Aufgaben ausführen: Der Agent führt die Aufgaben aus, z. B. Datenabruf oder Berechnungen.
- Antwort generieren: Schließlich generiert er eine Antwort basierend auf den ausgeführten Aufgaben.
# Beispielcode, um einen einfachen ReAct-Agenten zu demonstrieren
def react_agent(prompt):
# Kontext analysieren
context = analyze_context(prompt)
# Aufgaben basierend auf dem Kontext ausführen
tasks = perform_tasks(context)
# Antwort generieren
response = generate_response(tasks)
return responseDurch den Einsatz von Agenten erreicht ReAct eine Flexibilität und Intelligenz, die in herkömmlichen Prompting-Systemen unerreicht ist. Es ist, als hätte man einen Mini-Assistenten, der nicht nur versteht, was Sie fragen, sondern auch weiß, wie es erledigt werden kann.
Die Rolle von Agenten in ReAct
Agenten sind das Rückgrat eines jeden ReAct-Systems. Sie sind darauf programmiert, die Feinheiten von Sprache, Kontext und Handeln zu verstehen. Diese Agenten können von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen maschinellen Lernmodellen reichen. Je weiter fortgeschritten 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 sofort durchführen.
- Kontextbewusstsein: Fortgeschrittene Agenten können sogar den Kontext verstehen, in dem eine Frage gestellt wird, wodurch die Antworten genauer und relevanter werden.
Abschließend tauchen wir in die vollständigen Codebeispiele für react-LLM und LangChain React ein.
react-LLM: Ein umfassender Leitfaden zur Ausführung 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. Sie nutzt React Hooks und WebGPU, um ein nahtloses und effizientes Erlebnis zu ermöglichen.
Überprüfen Sie die GitHub-Seite hier (opens in a new tab).
Verwendung von react-LLM
Installation
Installieren Sie zuerst das erforderliche Paket:
npm install @react-llm/headlessInitialisierung und Konfiguration
Initialisieren Sie das Modell und konfigurieren Sie es mit 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',
// ...other configurations
}}
>
<Chat />
</ModelProvider>
);
}Verwendung der Hooks
So verwenden Sie den useLLM-Hook:
import useLLM from '@react-llm/headless';
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...other functionalities
} = useLLM();
// Ihre Komponentenlogik hier
return null;
};Verwendung von React mit LangChain
Installation
Installieren Sie zuerst das LangChain-Paket:
pip install langchainInitialisierung 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, wenn man ihr Alter mit 0,43 potenziert?"})Diese Code-Beispiele sollten Ihnen ein umfassendes Verständnis dafür vermitteln, wie Sie react-LLM und LangChain React in Ihre Projekte einbinden können.
Fazit
Wir haben die Tiefen von ReAct LLM und LangChain React erkundet, zwei leistungsstarke Frameworks zur Implementierung von Language Learning Models (LLMs) und ReAct-Logik. 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 einer Vielzahl von Anpassungsoptionen sind ReAct LLM und LangChain React ein Muss für jeden, der die Kraft von LLMs und ReAct in seinen Projekten nutzen möchte.
FAQs
Was ist ReAct-Prompting?
ReAct-Prompting ist eine Methode zur Verwendung von Agenten zur Implementierung von Logik, die sowohl Denken als auch Handeln umfasst. Es ist eine Möglichkeit, Ihre Sprachmodelle interaktiver und dynamischer zu gestalten, sodass sie nicht nur Text generieren, sondern auch Aufgaben auf der Grundlage der erhaltenen Anweisungen ausführen können.
Ist ReAct dasselbe wie Chain-of-Thought-Prompting?
Nein, ReAct ist nicht dasselbe wie Chain-of-Thought-Prompting. Während Chain-of-Thought-Prompting darauf abzielt, eine Sequenz von zusammenhängenden Ideen oder Gedanken zu generieren, umfasst ReAct sowohl Denken als auch Handeln. Es ist dynamischer und interaktiver und ermöglicht es dem Modell, Aufgaben auf der Grundlage der Anweisungen auszuführen.
Was ist Reason and Action ReAct?
Reason und Action in ReAct beziehen sich auf die beiden Hauptkomponenten der Logik. "Reason" bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, die Anweisungen zu verstehen und zu verarbeiten, während "Action" die Schritte umfasst, die das Modell aufgrund dieses Verständnisses unternimmt. Wenn beispielsweise die Anweisung lautet, Informationen zu finden und dann eine Berechnung durchzuführen, würde der "Reason"-Teil das Verständnis der benötigten Informationen umfassen, und der "Action"-Teil würde tatsächlich das Auffinden dieser Informationen und die Durchführung der Berechnung umfassen.
Kann man LangChain mit ReAct verwenden?
Ja, Sie können LangChain mit ReAct verwenden. LangChain bietet eine Reihe von Tools und Dienstprogrammen, die es einfacher machen, ReAct-Logik in Ihren Anwendungen zu implementieren. Es ist besonders nützlich für Python-Entwickler und bietet eine einfache Möglichkeit, ReAct-Agenten zu erstellen.
