ReAct Prompting : Générez rapidement des questions contextuelles

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Jennie Rose

Published on 10/11/2023

Vous êtes-vous déjà senti frustré par les limitations des méthodes traditionnelles de prompt ? Vous n'êtes pas seul. Les prompts traditionnels manquent souvent de la capacité de comprendre le contexte ou d'agir en fonction des informations qu'ils recueillent. C'est là qu'intervient le ReAct Prompting, une technique révolutionnaire qui redéfinit les normes dans le domaine des prompts intelligents.

Dans ce guide complet, nous plongerons dans les rouages du ReAct Prompting. De son fonctionnement à ses applications, nous explorerons pourquoi cette approche innovante fait des vagues dans divers secteurs. Attachez-vous, vous êtes en route vers une expérience enrichissante.

Les rouages du ReAct

Qu'est-ce que le ReAct Prompting ?

Le ReAct Prompting n'est pas une technique de prompt ordinaire. C'est une méthode sophistiquée qui combine raisonnement et action pour créer des prompts plus intelligents et conscients du contexte. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se contentent de poser des questions, le ReAct va plus loin. Il comprend le contexte, déduit la meilleure action à entreprendre, puis effectue des tâches en fonction de 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 des récupérations de données en fonction de cette compréhension.

Par exemple, supposez que vous posiez la question : "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 d'un seul coup !

Comment fonctionne le ReAct ?

La magie du ReAct réside dans l'utilisation d'agents. Ce sont des composants logiciels spécialisés conçus pour effectuer des tâches en fonction des prompts qu'ils reçoivent. Voici une description 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 en fonction des tâches effectuées.

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

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

Le rôle des agents dans ReAct

Les agents constituent l'épine dorsale de tout système ReAct. Ils sont programmés pour comprendre les subtilités du langage, du contexte et de l'action. Ces agents peuvent aller d'un système simple basé sur des règles à 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 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 plus pertinentes.

Sans plus tarder, plongeons-nous dans les exemples de code complets pour react-LLM et LangChain React.

react-LLM : Guide complet de l'exécution des LLM dans le navigateur

Qu'est-ce que react-LLM ?

react-LLM est une bibliothèque qui vous permet d'exécuter des Modèles d'Apprentissage du Langage (LLMs) directement dans votre navigateur. Elle utilise des 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 à l'aide de 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://votre-url-personnalisée.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

Commencez par installer le package LangChain :

pip install langchain

Initialisation et configuration

Initialisez le modèle de langage 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 ? Quel est son âge actuel élevé à la puissance 0,43 ?"})

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

Conclusion

Nous avons exploré les profondeurs de ReAct LLM et LangChain React, deux puissants frameworks pour implémenter des modèles d'apprentissage des langues (LLMs) et la logique ReAct, respectivement. Que vous soyez un développeur React cherchant à exécuter des LLMs dans le navigateur ou un développeur Python souhaitant 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 pléthore d'options de personnalisation, ReAct LLM et LangChain React sont indispensables pour quiconque souhaite exploiter la puissance des LLMs et de ReAct dans ses projets.

FAQs

Qu'est-ce que la sollicitation ReAct ?

La sollicitation ReAct est une méthode d'utilisation d'agents pour implémenter une logique impliquant à la fois le raisonnement et l'action. C'est une façon de rendre vos modèles de langage plus interactifs et dynamiques, leur permettant non seulement de générer du texte, mais aussi d'effectuer des tâches en fonction des sollicitations qu'ils reçoivent.

ReAct est-il identique à la sollicitation en mode chaîne de pensée ?

Non, ReAct n'est pas identique à la sollicitation en mode chaîne de pensée. Alors que la sollicitation en mode chaîne de pensée se concentre sur la génération d'une séquence d'idées ou de réflexions 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 sollicitations.

Qu'est-ce que la raison et l'action ReAct ?

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

Peut-on utiliser LangChain avec ReAct ?

Oui, vous pouvez utiliser LangChain avec ReAct. LangChain fournit un ensemble d'outils et d'utilitaires qui facilitent l'implémentation 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.