ReAct Prompting: Gerar rapidamente perguntas conscientes do contexto
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- Jennie Rose
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Você já se sentiu frustrado com as limitações dos métodos tradicionais de prompt? Você não está sozinho. Os prompts tradicionais frequentemente carecem da capacidade de compreender o contexto ou tomar medidas com base nas informações coletadas. É aí que entra o ReAct Prompting, uma técnica inovadora que está estabelecendo novos padrões no mundo dos prompts inteligentes.
Neste guia abrangente, exploraremos os detalhes do ReAct Prompting. Desde sua mecânica até suas aplicações, vamos explorar por que essa abordagem inovadora está causando impacto em várias indústrias. Prepare-se; você está prestes a embarcar em uma jornada esclarecedora.
A Mecânica do ReAct
O que é o ReAct Prompting?
O ReAct Prompting não é uma técnica de prompt comum. É um método sofisticado que combina raciocínio e ação para criar prompts mais inteligentes e conscientes do contexto. Ao contrário dos métodos tradicionais que apenas fazem perguntas, o ReAct vai além. Ele compreende o contexto, raciocina a melhor ação a ser tomada e depois realiza tarefas com base nesse raciocínio.
- Raciocínio: O sistema compreende o contexto da pergunta e o que precisa ser feito.
- Ação: Em seguida, ele executa tarefas específicas, como cálculos ou recuperação de dados, com base nessa compreensão.
Por exemplo, digamos que você pergunte: "Qual é a raiz quadrada da idade da pessoa mais velha na sala?" Um prompt do ReAct identificaria primeiro a pessoa mais velha, encontraria a idade dela e depois calcularia a raiz quadrada. Tudo de uma vez!
Como o ReAct funciona?
A mágica por trás do ReAct está em seu uso de agentes. Eles são componentes de software especializados projetados para realizar tarefas com base nos prompts que recebem. Aqui está uma explicação passo a passo:
- Receber Prompt: O agente recebe um prompt do usuário.
- Analisar o Contexto: Em seguida, ele analisa o contexto e divide o prompt em tarefas executáveis.
- Realizar Tarefas: O agente executa as tarefas, como recuperação de dados ou cálculos.
- Gerar Resposta: Por fim, ele gera uma resposta com base nas tarefas executadas.
# Exemplo de código para demonstrar um agente ReAct simples
def react_agent(prompt):
# Analisar o contexto
contexto = analisar_contexto(prompt)
# Executar tarefas com base no contexto
tarefas = executar_tarefas(contexto)
# Gerar resposta
resposta = gerar_resposta(tarefas)
return respostaAo usar agentes, o ReAct alcança um nível de flexibilidade e inteligência sem precedentes nos sistemas de prompt tradicionais. É como ter um mini assistente que não apenas entende o que você está perguntando, mas também sabe como fazer isso.
O Papel dos Agentes no ReAct
Os agentes são a espinha dorsal de qualquer sistema ReAct. Eles são programados para entender as peculiaridades da linguagem, contexto e ação. Esses agentes podem variar de sistemas simples baseados em regras a modelos complexos de aprendizado de máquina. Quanto mais avançado for o agente, mais tarefas ele pode executar.
- Recuperação de Dados: Os agentes podem buscar dados de várias fontes para responder a consultas.
- Cálculos: Eles podem realizar cálculos complexos instantaneamente.
- Consciência de Contexto: Agentes avançados podem até mesmo entender o contexto em que uma pergunta é feita, tornando as respostas mais precisas e relevantes.
Certamente, vamos mergulhar nos exemplos de código completos para react-LLM e LangChain React.
react-LLM: Um Guia Completo para Executar LLMs no Navegador
O que é react-LLM?
react-LLM é uma biblioteca que permite executar Modelos de Aprendizado de Linguagem (LLMs) diretamente no seu navegador. Ele utiliza React Hooks e WebGPU para fornecer uma experiência contínua e eficiente.
Confira sua página no GitHub aqui (opens in a new tab).
Como Usar react-LLM
Instalação
Primeiro, instale o pacote necessário:
npm install @react-llm/headlessInicialização e Configuração
Inicialize e configure o modelo usando o 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://seu-url-personalizado.com/model.wasm',
// ...outras configurações
}}
>
<Chat />
</ModelProvider>
);
}Usando os Hooks
Veja como usar o hook useLLM:
import useLLM from '@react-llm/headless';
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...outras funcionalidades
} = useLLM();
// Sua lógica de componente aqui
return null;
};Como Usar o React com o LangChain
Instalação
Primeiro, instale o pacote LangChain:
pip install langchainInicialização e Configuração
Inicialize o modelo de linguagem e carregue as ferramentas:
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)Criando um Agente
Veja como criar um agente usando o LangChain:
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.agents import AgentType
executor_do_agente = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
executor_do_agente.invoke({"input": "Quem é a namorada do Leo DiCaprio? Qual é a idade atual dela elevada à potência de 0,43?"})Esses exemplos de código devem fornecer uma compreensão abrangente de como implementar react-LLM e LangChain React em seus projetos.
Conclusão
Exploramos as profundezas do ReAct LLM e do LangChain React, dois frameworks poderosos para implementar Modelos de Aprendizado de Linguagem (LLMs) e lógica ReAct, respectivamente. Se você é um desenvolvedor React procurando executar LLMs no navegador ou um desenvolvedor Python que pretende integrar a lógica ReAct em suas aplicações, esses frameworks oferecem soluções robustas, eficientes e personalizáveis. Com recursos como aceleração WebGPU, armazenamento persistente e uma infinidade de opções de personalização, o ReAct LLM e o LangChain React são obrigatórios para quem está sério em aproveitar o poder dos LLMs e do ReAct em seus projetos.
Perguntas frequentes
O que é ReAct prompting?
ReAct prompting é um método de usar agentes para implementar lógica que envolve tanto raciocínio quanto ação. É uma maneira de tornar seus modelos de linguagem mais interativos e dinâmicos, permitindo que eles não apenas gerem texto, mas também realizem tarefas com base nas instruções que recebem.
ReAct é o mesmo que chain-of-thought prompting?
Não, ReAct não é o mesmo que chain-of-thought prompting. Enquanto o chain-of-thought prompting se concentra em gerar uma sequência de ideias ou pensamentos relacionados, o ReAct envolve tanto raciocínio quanto ação. É mais dinâmico e interativo, permitindo que o modelo realize tarefas com base nas instruções.
O que é reason e action em ReAct?
Reason e action em ReAct se referem aos dois principais componentes da lógica. "Reason" envolve a capacidade do modelo de entender e processar a instrução, enquanto "action" envolve as etapas que o modelo toma com base nesse entendimento. Por exemplo, se a instrução for encontrar informações e depois fazer um cálculo, a parte "reason" envolveria entender as informações necessárias, e a parte "action" envolveria encontrar efetivamente essas informações e realizar o cálculo.
É possível usar langchain com ReAct?
Sim, é possível usar LangChain com ReAct. LangChain fornece um conjunto de ferramentas e utilitários que facilitam a implementação da lógica ReAct em suas aplicações. É particularmente útil para desenvolvedores Python e oferece uma maneira direta de criar agentes ReAct.
