ReAct Prompting: 빠르게 맥락에 맞는 질문 생성하기
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- Jennie Rose
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전통적인 프롬프트 기법의 한계로 인해 불평하는 순간이 있으신가요? 혼자만 그런 것은 아닙니다. 전통적인 프롬프트는 맥락을 이해하거나 정보를 바탕으로 행동을 취할 수 있는 기능이 부족합니다. 그렇게 나온 것이 ReAct Prompting입니다. 이 혁신적인 기술은 지능적인 프롬프트의 영역에서 새로운 기준을 세우고 있습니다.
이 종합 가이드에서는 ReAct Prompting의 핵심 개념에 대해 자세히 다룹니다. 기술적인 측면에서 응용 분야까지, 이 혁신적인 접근법이 다양한 산업 분야에서 주목받고 있는 이유를 알아보겠습니다. 기대하세요. 이 세계에 대한 신기한 여정이 시작됩니다.
ReAct의 메커니즘
ReAct Prompting이란?
ReAct Prompting은 평범한 프롬프트 기법이 아닙니다. 이는 추론과 행동을 결합하여 스마트하고 맥락을 이해하는 프롬프트를 만드는 정교한 방법입니다. 단순한 질문을 하는 전통적인 방법과는 달리, ReAct는 한 걸음 더 나아갑니다. 맥락을 이해하고 최상의 행동 방식을 추론한 후 그에 따라 작업을 수행합니다.
- 추론: 시스템은 질문의 맥락과 수행해야 할 작업을 이해합니다.
- 행동: 이후 이해한 내용을 바탕으로 계산 또는 데이터 검색과 같은 구체적인 작업을 수행합니다.
예를 들어, "방 안의 가장 나이 많은 사람의 나이의 제곱근은 무엇인가요?"라고 묻는다고 가정해 봅시다. ReAct 프롬프트는 먼저 가장 나이 많은 사람을 식별하고 그들의 나이를 찾은 다음 제곱근을 계산합니다. 한 번에 모두 수행됩니다!
ReAct의 작동 방식은 어떻게 될까요?
ReAct의 마법은 에이전트를 사용하는데 있습니다. 이는 받은 프롬프트에 기반하여 작업을 수행하는 전문 소프트웨어 구성 요소입니다. 다음은 단계별로 설명한 것입니다.
- 프롬프트 수신: 에이전트는 사용자로부터 프롬프트를 수신합니다.
- 맥락 분석: 그런 다음 맥락을 분석하고 프롬프트를 실행 가능한 작업으로 분해합니다.
- 작업 수행: 에이전트는 데이터 검색 또는 계산과 같은 작업을 수행합니다.
- 응답 생성: 마지막으로, 수행한 작업에 기반하여 응답을 생성합니다.
# 단순한 ReAct 에이전트를 설명하는 샘플 코드
def react_agent(prompt):
# 맥락 분석
context = analyze_context(prompt)
# 맥락에 기반한 작업 수행
tasks = perform_tasks(context)
# 응답 생성
response = generate_response(tasks)
return response에이전트를 사용함으로써 ReAct는 전통적인 프롬프트 시스템에서 볼 수 없는 수준의 유연성과 지능을 달성합니다. 이는 여러분이 질문하는 내용을 이해할 뿐 아니라 작업을 완료하는 방법도 아는 작은 도우미가 있는 것과 같습니다.
ReAct에서의 에이전트의 역할
에이전트는 모든 ReAct 시스템의 기반이 됩니다. 언어, 맥락 및 행동의 복잡성을 이해하기 위해 프로그래밍되어 있습니다. 이러한 에이전트는 간단한 규칙 기반 시스템부터 복잡한 기계 학습 모델에 이르기까지 다양할 수 있습니다. 에이전트가 더 발전된 수준일수록 수행할 수 있는 작업의 범위가 향상됩니다.
- 데이터 검색: 에이전트는 쿼리에 대답하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 계산: 에이전트는 실시간으로 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다.
- 맥락 인식: 고급 에이전트는 질문이 행해진 맥락을 이해할 수 있어 응답이 더 정확하고 관련성이 있게 됩니다.
이제 react-LLM 및 LangChain React의 완전한 코드 예시로 이동합시다.
react-LLM: 브라우저에서 LLMs 실행하는 전체 가이드
react-LLM이란?
react-LLM은 언어 학습 모델(Language Learning Models, LLM)을 브라우저에서 직접 실행할 수 있는 라이브러리입니다. React Hooks와 WebGPU를 이용하여 매끄럽고 효율적인 사용 경험을 제공합니다.
여기 (opens in a new tab)에서 GitHub 페이지를 확인하세요.
react-LLM 사용 방법
설치
먼저 필요한 패키지를 설치하세요:
npm install @react-llm/headless초기화 및 설정
ModelProvider를 사용하여 모델을 초기화하고 설정하세요:
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>
);
}Hooks 사용
useLLM 훅을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
import useLLM from '@react-llm/headless';
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...other functionalities
} = useLLM();
// 컴포넌트의 논리를 작성하세요.
return null;
};React와 LangChain 함께 사용하는 방법
설치
LangChain 패키지를 먼저 설치하세요:
pip install langchain초기화 및 설정
언어 모델을 초기화하고 도구를 로드하세요:
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)에이전트 생성
LangChain을 사용하여 에이전트를 생성하는 방법은 다음과 같습니다:
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": "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?"})이 코드 예제는 react-LLM과 LangChain React를 프로젝트에 구현하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 제공해줄 것입니다.
결론
ReAct LLM과 LangChain React는 각각 언어 학습 모델(LLM)과 ReAct 로직을 구현하기 위한 강력한 프레임워크로 심층적으로 탐색해보았습니다. 브라우저에서 LLM을 실행하고 싶은 React 개발자이거나 애플리케이션에 ReAct 로직을 통합하고자 하는 Python 개발자라면, 이러한 프레임워크는 강력하고 효율적이며 사용자 정의 가능한 솔루션을 제공합니다. WebGPU 가속, 지속적인 저장소 및 다양한 사용자 정의 옵션과 같은 기능들로 인해, ReAct LLM과 LangChain React는 프로젝트에서 LLM 및 ReAct의 힘을 활용하고자 하는 모든 사람에게 꼭 필요한 도구입니다.
자주 묻는 질문
ReAct 프롬프팅이란 무엇인가요?
ReAct 프롬프팅은 에이전트를 사용하여 추론과 행동이 모두 포함된 로직을 구현하는 방법입니다. 이는 언어 모델을 보다 상호작용적이고 동적으로 만들어 텍스트를 생성하는 것뿐만 아니라 받은 프롬프트에 기반하여 작업을 수행할 수 있게 해주는 방법입니다.
ReAct는 chain-of-thought 프롬프팅과 동일한가요?
아니요, ReAct는 chain-of-thought 프롬프팅과 동일하지 않습니다. chain-of-thought 프롬프팅은 관련된 아이디어나 생각의 시퀀스를 생성하는 것에 초점을 둔 반면, ReAct는 추론과 행동이 모두 포함된 방식입니다. ReAct는 더 동적이고 상호작용적이며 모델이 프롬프트에 기반하여 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
Reason와 Action이란 무엇인가요?
ReAct에서 Reason과 Action은 로직의 두 가지 주요 구성 요소를 나타냅니다. "Reason"은 모델이 프롬프트를 이해하고 처리하는 능력을 말하며, "Action"은 그 이해를 바탕으로 모델이 취하는 단계를 의미합니다. 예를 들어, 정보를 찾고 계산을 수행하는 것이 프롬프트인 경우, "Reason" 부분은 필요한 정보를 이해하는 것을 의미하고, "Action" 부분은 실제로 그 정보를 찾고 계산을 수행하는 것을 의미합니다.
LangChain을 ReAct와 함께 사용할 수 있나요?
네, LangChain을 ReAct와 함께 사용할 수 있습니다. LangChain은 애플리케이션에서 ReAct 로직을 구현하기 쉽게 해주는 일련의 도구와 유틸리티를 제공합니다. 특히 Python 개발자에게 유용하며, ReAct 에이전트를 만드는 간단한 방법을 제공합니다.
