Generación rápida de preguntas contextuales con ReAct Prompting

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Jennie Rose

Published on 30/4/2024

¿Alguna vez te has sentido frustrado con las limitaciones de los métodos tradicionales de generación de preguntas? No estás solo. Las preguntas tradicionales a menudo carecen de la capacidad de comprender el contexto o de tomar medidas basadas en la información que recopilan. Entra en escena ReAct Prompting, una técnica innovadora que está estableciendo nuevos estándares en el mundo de la generación inteligente de preguntas.

En esta guía completa, profundizaremos en los detalles de ReAct Prompting. Desde su mecánica hasta sus aplicaciones, exploraremos por qué este enfoque innovador está causando sensación en diversas industrias. Prepárate; te espera un viaje iluminador.

La mecánica de ReAct

¿Qué es ReAct Prompting?

ReAct Prompting no es una técnica de generación de preguntas normal y corriente. Es un método sofisticado que combina razonamiento y acción para crear preguntas más inteligentes y contextuales. A diferencia de los métodos tradicionales que simplemente hacen preguntas, ReAct va un paso más allá. Comprende el contexto, razona sobre la mejor acción a tomar y luego realiza tareas basadas en ese razonamiento.

• Razonamiento: El sistema comprende el contexto de la pregunta y lo que debe hacerse.
• Acción: Luego realiza tareas específicas, como cálculos o recuperación de datos, basadas en esa comprensión.

Por ejemplo, digamos que preguntas: "¿Cuál es la raíz cuadrada de la edad de la persona más vieja en la habitación?" Una pregunta ReAct primero identificaría a la persona más vieja, encontraría su edad y luego calcularía la raíz cuadrada. ¡Todo de una vez!

¿Cómo funciona ReAct?

La magia detrás de ReAct radica en el uso de agentes. Estos son componentes de software especializados diseñados para realizar tareas basadas en las preguntas que reciben. Aquí tienes una desglose paso a paso:

1. Recibir la pregunta: El agente recibe una pregunta del usuario.
2. Analizar el contexto: Luego analiza el contexto y descompone la pregunta en tareas realizables.
3. Realizar tareas: El agente realiza las tareas, como la recuperación de datos o los cálculos.
4. Generar respuesta: Por último, genera una respuesta basada en las tareas realizadas.

# Código de ejemplo para demostrar un agente ReAct simple
def react_agent(prompt):
# Analizar el contexto
contexto = analizar_contexto(prompt)
 
# Realizar tareas basadas en el contexto
tareas = realizar_tareas(contexto)
 
# Generar respuesta
respuesta = generar_respuesta(tareas)
 
return respuesta

Al utilizar agentes, ReAct logra un nivel de flexibilidad e inteligencia que es incomparable con los sistemas de generación de preguntas tradicionales. Es como tener un asistente miniatura que no solo comprende lo que estás preguntando, sino que también sabe cómo hacerlo.

El papel de los agentes en ReAct

Los agentes son la columna vertebral de cualquier sistema de ReAct. Están programados para comprender las complejidades del lenguaje, el contexto y la acción. Estos agentes pueden variar desde sistemas basados en reglas simples hasta modelos de aprendizaje automático complejos. Cuanto más avanzado sea el agente, más tareas podrá realizar.

• Recuperación de datos: Los agentes pueden extraer datos de diversas fuentes para responder consultas.
• Cálculos: Pueden realizar cálculos complejos sobre la marcha.
• Conciencia del contexto: Los agentes avanzados incluso pueden entender el contexto en el que se hace una pregunta, lo que hace que las respuestas sean más precisas y relevantes.

Ciertamente, profundicemos en los ejemplos de código completos tanto para react-LLM como para LangChain React.

react-LLM: Una guía completa para ejecutar LLMs en el navegador

¿Qué es react-LLM?

react-LLM es una biblioteca que te permite ejecutar modelos de aprendizaje de lenguaje (LLMs) directamente en tu navegador. Utiliza los React Hooks y WebGPU para proporcionar una experiencia fluida y eficiente.

Echa un vistazo a su página de GitHub aquí (opens in a new tab).

Cómo usar react-LLM

Instalación

Primero, instala el paquete necesario:

npm install @react-llm/headless

Inicialización y configuración

Inicializa y configura el modelo utilizando 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://tu-url-personalizada.com/model.wasm',
// ...otras configuraciones
}}
>
<Chat />
</ModelProvider>
);
}

Uso de los Hooks

Así es cómo se usa el hook useLLM:

import useLLM from '@react-llm/headless';
 
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...otras funcionalidades
} = useLLM();
 
// Tu lógica del componente aquí
 
return null;
};

Cómo utilizar React con LangChain

Instalación

Primero, instala el paquete de LangChain:

pip install langchain

Inicialización y configuración

Inicializa el modelo de lenguaje y carga las herramientas:

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)

Creación de un agente

Así es cómo se crea un agente utilizando 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": "¿Quién es la novia de Leo DiCaprio? ¿A qué edad actual elevada a la potencia 0.43?"})

Estos ejemplos de código te darán una comprensión integral de cómo implementar react-LLM y LangChain React en tus proyectos.

Conclusión

Hemos explorado las profundidades de ReAct LLM y LangChain React, dos poderosos frameworks para implementar Modelos de Aprendizaje de Lenguaje (LLMs) y lógica ReAct, respectivamente. Ya sea que seas un desarrollador de React que busca ejecutar LLMs en el navegador o un desarrollador de Python que tiene como objetivo integrar lógica ReAct en tus aplicaciones, estos frameworks ofrecen soluciones robustas, eficientes y personalizables. Con características como aceleración WebGPU, almacenamiento persistente y una gran cantidad de opciones de personalización, ReAct LLM y LangChain React son imprescindibles para cualquier persona seria acerca de aprovechar el poder de LLMs y ReAct en sus proyectos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el prompting de ReAct?

El prompting de ReAct es un método de uso de agentes para implementar lógica que involucra tanto el razonamiento como la acción. Es una forma de hacer que tus modelos de lenguaje sean más interactivos y dinámicos, permitiéndoles no solo generar texto, sino también realizar tareas basadas en los avisos que reciben.

¿ReAct es lo mismo que el prompting de cadena de pensamiento?

No, ReAct no es lo mismo que el prompting de cadena de pensamiento. Mientras que el prompting de cadena de pensamiento se centra en generar una secuencia de ideas o pensamientos relacionados, ReAct involucra tanto el razonamiento como la acción. Es más dinámico e interactivo, permitiendo que el modelo realice tareas basadas en los avisos.

¿Qué es ReAct de razonamiento y acción?

Razón y acción en ReAct se refieren a los dos componentes principales de la lógica. "Razón" implica la capacidad del modelo para comprender y procesar el aviso, mientras que "acción" implica los pasos que el modelo toma basados en esa comprensión. Por ejemplo, si el aviso es encontrar información y luego realizar un cálculo, la parte de "razón" implicaría comprender la información necesaria, y la parte de "acción" implicaría encontrar esa información y realizar el cálculo.

¿Puedes usar langchain con ReAct?

Sí, puedes usar LangChain con ReAct. LangChain proporciona un conjunto de herramientas y utilidades que facilitan la implementación de lógica ReAct en tus aplicaciones. Es particularmente útil para desarrolladores de Python y ofrece una forma sencilla de crear agentes ReAct.