ReAct Prompting: Générer rapidement des questions contextuelles

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Avez-vous déjà été frustré par les limites des méthodes de prompting traditionnelles ? Vous n'êtes pas seul. Les prompts traditionnels manquent souvent de la capacité à comprendre le contexte ou à agir en fonction des informations recueillies. C'est là qu'intervient ReAct Prompting, une technique révolutionnaire qui établit de nouvelles normes dans le monde du prompting intelligent.

Dans ce guide complet, nous plongerons dans les rouages de ReAct Prompting. De son fonctionnement à ses applications, nous explorerons pourquoi cette approche innovante fait des vagues dans diverses industries. Attachez votre ceinture, vous êtes sur le point de vivre une expérience enrichissante.

Les Mécanismes de ReAct

Qu'est-ce que ReAct Prompting ?

ReAct Prompting n'est pas une technique de prompting ordinaire. C'est une méthode sophistiquée qui combine raisonnement et action pour créer des prompts plus intelligents et contextuels. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se contentent de poser des questions, ReAct va plus loin. Il comprend le contexte, détermine la meilleure action à entreprendre, puis exécute des tâches basées sur ce raisonnement.

• Raisonnement : Le système comprend le contexte de la question et ce qui doit être fait.
• Action : Il effectue ensuite des tâches spécifiques telles que des calculs ou la récupération de données en fonction de cette compréhension.

Par exemple, supposons que vous demandiez : "Quelle est la racine carrée de l'âge de la personne la plus âgée dans la pièce ?" Un prompt ReAct identifierait d'abord la personne la plus âgée, trouverait son âge, puis calculerait la racine carrée. Tout cela en une seule fois !

Comment fonctionne ReAct ?

La magie de ReAct réside dans son utilisation d'agents. Ce sont des composants logiciels spécialisés conçus pour effectuer des tâches basées sur les prompts qu'ils reçoivent. Voici une décomposition étape par étape :

1. Recevoir le Prompt : L'agent reçoit un prompt de l'utilisateur.
2. Analyser le Contexte : Il analyse ensuite le contexte et décompose le prompt en tâches réalisables.
3. Effectuer les Tâches : L'agent effectue les tâches, telles que la récupération de données ou les calculs.
4. Générer une Réponse : Enfin, il génère une réponse basée sur les tâches effectuées.

# Exemple de code pour illustrer un agent ReAct simple
def react_agent(prompt):
# Analyser le contexte
contexte = analyze_context(prompt)
 
# Effectuer les tâches en fonction du contexte
tâches = perform_tasks(contexte)
 
# Générer une réponse
réponse = generate_response(tâches)
 
return réponse

En utilisant des agents, ReAct atteint un niveau de flexibilité et d'intelligence inégalé dans les systèmes de prompting traditionnels. C'est comme avoir un mini-assistant qui comprend non seulement ce que vous demandez, mais sait également comment le faire.

Le Rôle des Agents dans ReAct

Les agents sont la colonne vertébrale de tout système ReAct. Ils sont programmés pour comprendre les subtilités de la langue, du contexte et de l'action. Ces agents peuvent être des systèmes simples basés sur des règles ou des modèles d'apprentissage automatique complexes. Plus l'agent est avancé, plus il peut effectuer de tâches.

• Récupération de Données : Les agents peuvent extraire des données provenant de différentes sources pour répondre aux requêtes.
• Calculs : Ils peuvent effectuer des calculs complexes à la volée.
• Conscience du Contexte : Les agents avancés peuvent même comprendre le contexte dans lequel une question est posée, rendant les réponses plus précises et pertinentes.

Bien sûr, plongeons dans les exemples de code complets pour react-LLM et LangChain React.

react-LLM : Un Guide Complet pour Exécuter des LLMs dans le Navigateur

Qu'est-ce que react-LLM ?

react-LLM est une bibliothèque qui vous permet d'exécuter des modèles d'apprentissage de langues (LLMs) directement dans votre navigateur. Il exploite les React Hooks et WebGPU pour offrir une expérience fluide et efficace.

Consultez sa page GitHub ici (opens in a new tab).

Comment Utiliser react-LLM

Installation

Tout d'abord, installez le package nécessaire :

npm install @react-llm/headless

Initialisation et Configuration

Initialisez et configurez le modèle en utilisant 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',
// ...autres configurations
}}
>
<Chat />
</ModelProvider>
);
}

Utilisation des Hooks

Voici comment utiliser le hook useLLM :

import useLLM from '@react-llm/headless';
 
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...autres fonctionnalités
} = useLLM();
 
// Votre logique de composant ici
 
return null;
};

Comment Utiliser React avec LangChain

Installation

Tout d'abord, installez le package LangChain :

pip install langchain

Initialisation et Configuration

Initialisez le modèle de langue et chargez les outils :

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)

Création d'un Agent

Voici comment créer un agent en utilisant 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": "Qui est la petite amie de Leo DiCaprio ? Quelle est son âge actuel élevé à la puissance 0,43 ?"})

Ces exemples de code devraient vous donner une compréhension complète de la manière d'implémenter react-LLM et LangChain React dans vos projets.

Conclusion

Nous avons exploré les profondeurs de ReAct LLM et LangChain React, deux frameworks puissants pour la mise en œuvre de modèles d'apprentissage des langues (LLM) et de logique ReAct, respectivement. Que vous soyez un développeur React cherchant à exécuter des LLM dans le navigateur ou un développeur Python cherchant à intégrer la logique ReAct dans vos applications, ces frameworks offrent des solutions robustes, efficaces et personnalisables. Avec des fonctionnalités telles que l'accélération WebGPU, le stockage persistant et une multitude d'options de personnalisation, ReAct LLM et LangChain React sont indispensables pour quiconque souhaite exploiter la puissance des LLM et de ReAct dans ses projets.

FAQs

Qu'est-ce que la mise en contexte de ReAct ?

La mise en contexte de ReAct est une méthode d'utilisation des agents pour mettre en œuvre une logique qui implique à la fois le raisonnement et l'action. C'est une façon de rendre vos modèles de langue plus interactifs et dynamiques, leur permettant non seulement de générer du texte, mais aussi d'effectuer des tâches en fonction des consignes qu'ils reçoivent.

ReAct est-il la même chose que la mise en contexte de chaîne de pensée ?

Non, ReAct n'est pas la même chose que la mise en contexte de chaîne de pensée. Alors que la mise en contexte de chaîne de pensée se concentre sur la génération d'une séquence d'idées ou de pensées liées, ReAct implique à la fois le raisonnement et l'action. Il est plus dynamique et interactif, permettant au modèle d'effectuer des tâches en fonction des consignes.

Qu'est-ce que le raisonnement et l'action ReAct ?

Le raisonnement et l'action dans ReAct font référence aux deux composantes principales de la logique. Le "raisonnement" concerne la capacité du modèle à comprendre et traiter la consigne, tandis que "l'action" concerne les étapes que le modèle entreprend en fonction de cette compréhension. Par exemple, si la consigne consiste à trouver des informations, puis à effectuer un calcul, la partie "raisonnement" consisterait à comprendre les informations nécessaires, et la partie "action" consisterait à effectivement trouver ces informations et effectuer le calcul.

Peut-on utiliser langchain avec ReAct ?

Oui, vous pouvez utiliser LangChain avec ReAct. LangChain offre un ensemble d'outils et d'utilitaires qui facilitent la mise en œuvre de la logique ReAct dans vos applications. Il est particulièrement utile pour les développeurs Python et offre un moyen simple de créer des agents ReAct.