ReAct Prompting：コンテキストに応じた質問を素早く生成する

Name: Jennie Rose

Published on 2024/4/30

従来のプロンプティング手法の制約に悩まされたことはありませんか？それはあなただけではありません。従来のプロンプトは、コンテキストを理解したり、収集した情報に基づいてアクションを起こしたりする能力に乏しいことがよくあります。ですが、ReAct Promptingは、知能的なプロンプティングの世界において新たな基準を設定している画期的な手法です。

この包括的なガイドでは、ReAct Promptingの仕組みからその応用までを探っていきます。そのメカニズムやアプローチによって、なぜこの革新的な手法がさまざまな産業で注目を浴びているのかを探求していきます。準備ができてください。興味深い旅が始まります。

ReActの仕組み

ReAct Promptingとは何ですか？

ReAct Promptingは、通常のプロンプティング手法ではありません。それは、リーズニングとアクションを組み合わせて、より賢く、コンテキストに対応するプロンプトを生成する洗練された手法です。単に質問をするだけでなく、従来の手法とは異なり、コンテキストを理解し、最適なアクションを推論し、それに基づいてタスクを実行します。

リーズニング：システムは質問のコンテキストと実行すべきタスクを理解します。
アクション：それに基づいて、計算やデータの取得など、特定のタスクを実行します。

たとえば、「部屋の中で最も年配の人の年齢の平方根は何ですか？」という質問をするとします。ReActプロンプトは、まず最も年配の人を特定し、彼らの年齢を見つけ、その後平方根を計算します。すべてを一度に行います！

ReActはどのように機能しますか？

ReActの魔法は、エージェントの使用にあります。これは、受け取ったプロンプトに基づいてタスクを実行するために設計された専門ソフトウェアコンポーネントです。以下にステップバイステップの説明を示します。

プロンプトの受け取り：エージェントはユーザーからプロンプトを受け取ります。
コンテキストの分析：次に、エージェントはコンテキストを分析し、プロンプトを実行可能なタスクに分解します。
タスクの実行：エージェントは、データの取得や計算などのタスクを実行します。
レスポンスの生成：最後に、実行されたタスクに基づいてレスポンスを生成します。

# シンプルなReActエージェントをデモンストレーションするためのサンプルコード
def react_agent(prompt):
    # コンテキストの分析
    context = analyze_context(prompt)
    
    # コンテキストに基づいてタスクを実行
    tasks = perform_tasks(context)
    
    # レスポンスの生成
    response = generate_response(tasks)
    
    return response

エージェントを使用することで、ReActは従来のプロンプティングシステムでは類を見ない柔軟性と知能を実現しています。質問内容を理解するだけでなく、実行方法も認識することができる、まるで自分専属のアシスタントを持っているような感覚です。

ReActのエージェントの役割

エージェントは、ReActシステムのバックボーンです。エージェントは、言語や文脈、アクションの複雑さを理解するためにプログラムされています。これらのエージェントは、ルールベースのシンプルなシステムから複雑な機械学習モデルまでさまざまです。エージェントが高度になるほど、実行できるタスクも増えます。

データの取得：エージェントは、さまざまなソースからデータを取得してクエリに応答することができます。
計算：リアルタイムで複雑な計算を行うことができます。
コンテキストの認識：高度なエージェントは、質問がなされる文脈を理解することさえでき、レスポンスがより正確で関連性のあるものになります。

さあ、リアクト-LLMとLangChain Reactの完全なコード例について詳しく見てみましょう。

react-LLM：ブラウザでLLMを実行するための完全ガイド

react-LLMとは何ですか？

react-LLMは、ブラウザで直接言語学習モデル（LLMs）を実行できるライブラリです。React HooksとWebGPUを活用して、シームレスで効率的なエクスペリエンスを提供します。

GitHubページはこちら (opens in a new tab)です。

react-LLMの使用方法

インストール

まず、必要なパッケージをインストールします：

npm install @react-llm/headless

初期化と構成

ModelProviderを使用してモデルを初期化し、構成します：

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',
        // ...その他の構成
      }}
    >
      <Chat />
    </ModelProvider>
  );
}

フックの使用

useLLMフックの使用方法は次のとおりです：

import useLLM from '@react-llm/headless';
 
const MyComponent = () => {
  const {
    conversation,
    send,
    init,
    // ...その他の機能
  } = useLLM();
 
  // コンポーネントのロジックをここに記述
 
  return null;
};

ReactとLangChainの使用方法

インストール

まず、LangChainパッケージをインストールします：

pip install langchain

初期化と構成

言語モデルを初期化し、ツールをロードします：

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)

エージェントの作成

LangChainを使用してエージェントを作成する方法は次のとおりです：

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": "Leo DiCaprioの彼女は誰ですか？彼女の現在の年齢を0.43倍にしたものは何ですか？"})

これらのコード例は、react-LLMとLangChain Reactをプロジェクトに実装する方法について包括的な理解を提供するはずです。

結論

ReAct LLMとLangChain Reactの深い部分を調査しました。これらは言語学習モデル（LLMs）とReActロジックの実装フレームワークであり、React開発者がブラウザでLLMsを実行したり、Python開発者がアプリケーションにReActロジックを統合したりするための強力で効率的でカスタマイズ可能なソリューションを提供しています。WebGPUのアクセラレーション、永続ストレージ、および多くのカスタマイズオプションのような機能により、ReAct LLMとLangChain Reactは、プロジェクトでLLMsとReActのパワーを活用することに真剣な誰にとっても必須のアイテムです。

よくある質問

ReActプロンプティングとは何ですか？

ReActプロンプティングは、エージェントを使用して、推論とアクションの両方を含むロジックを実装する方法です。言語モデルをより対話的でダイナミックにし、テキストを生成するだけでなく、受け取ったプロンプトに基づいてタスクを実行することができるようになります。

ReActと順応いた思考プロンプティングは同じですか？

いいえ、ReActと順応いた思考プロンプティングは同じではありません。順応思考プロンプティングは関連するアイデアや思考のシーケンスを生成することに焦点を当てていますが、ReActは推論とアクションの両方を含んでいます。よりダイナミックでインタラクティブな特性を持ち、モデルがプロンプトに基づいてタスクを実行できるようになります。

理由とアクションのReActとは何ですか？

ReActにおける理由とアクションは、ロジックの2つの主要な要素を指します。"理由"は、モデルがプロンプトを理解して処理する能力を示し、"アクション"は、その理解に基づいてモデルが実際に行う手順を示します。例えば、情報を見つけて計算を行うというプロンプトの場合、"理由"の部分は必要な情報を理解することを含み、"アクション"の部分は実際にその情報を見つけて計算を行うことを含みます。

LangChainをReActと一緒に使用できますか？

はい、LangChainはReActと一緒に使用することができます。LangChainは、ReActロジックをアプリケーションに実装するのをより簡単にするツールとユーティリティを提供しています。特にPython開発者にとって便利で、直感的な方法でReActエージェントを作成する手段を提供します。

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追加のプロンプトエンジニアリングのヒント：:

Retrieval-Augmented Generation (RAG): 詳しく説明された Tree of Thoughts Promptingとは | Prompt Engineeringチュートリアル