ReAct提示：快速生成上下文感知问题
- Name
- Jennie Rose
Published on
您是否曾经对传统提示方法的局限性感到沮丧？您并不孤单。传统提示往往缺乏理解上下文或根据收集到的信息采取行动的能力。介绍ReAct提示，这是一种改变游戏规则的革命性技术，它在智能提示领域树立了新的标准。
在这个全面的指南中，我们将深入探讨ReAct提示的机制。从其机制到应用，我们将探讨为什么这种创新方法在各个行业中引起了轰动。准备好了吗？让您享受一次启发性的旅程吧。
ReAct的机制
什么是ReAct提示？
ReAct提示并不是您平常的提示技术。它是一种复杂的方法，将推理和行动结合在一起，以创建更智能、上下文感知的提示。与仅仅提问问题的传统方法不同，ReAct更进一步。它理解上下文，推理出最佳行动方案，然后根据这个推理执行任务。
- 推理：系统理解问题的上下文以及需要做什么。
- 行动：然后，它执行特定的任务，如计算或数据检索，基于这个理解。
举个例子，假设您问：“房间里最年长的人的年龄的平方根是多少？”ReAct提示会首先识别出最年长的人，找到他们的年龄，然后计算平方根。一气呵成！
ReAct如何工作？
ReAct的神奇之处在于它使用智能体。这些智能体是专门设计用于根据接收到的提示执行任务的软件组件。以下是一个逐步解析：
- 接收提示：智能体从用户那里接收到一个提示。
- 分析上下文：然后分析上下文，并将提示分解为可执行的任务。
- 执行任务：智能体执行任务，如数据检索或计算。
- 生成响应：最后，它根据执行的任务生成一个响应。
# 用一个简单的ReAct智能体的示例代码
def react_agent(prompt):
# 分析上下文
context = analyze_context(prompt)
# 根据上下文执行任务
tasks = perform_tasks(context)
# 生成响应
response = generate_response(tasks)
return response通过使用智能体，ReAct实现了传统提示系统所无法比拟的灵活性和智能性。就像拥有一个迷你助手，它不仅理解您的问题，还知道如何做到。
智能体在ReAct中的角色
智能体是任何ReAct系统的核心。它们被编程成能理解语言、上下文和行动的细微差别。这些智能体可以是简单的基于规则的系统，也可以是复杂的机器学习模型。智能体越先进，可以执行的任务就越多。
- 数据检索：智能体可以从各种来源获取数据以回答问题。
- 计算：它们可以在现场进行复杂的计算。
- 上下文感知：先进的智能体甚至可以理解问题被提出的上下文，使得响应更准确和相关。
当然，我们将深入探讨react-LLM和LangChain React的完整代码示例。
react-LLM：在浏览器中运行LLMs的完整指南
什么是react-LLM？
react-LLM是一个允许您直接在浏览器中运行语言学习模型（LLMs）的库。它利用React Hooks和WebGPU提供了无缝高效的体验。
在此处查看其GitHub页面here (opens in a new tab)。
如何使用react-LLM
安装
首先，安装所需的包：
npm install @react-llm/headless初始化和配置
使用ModelProvider初始化和配置模型：
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>
);
}使用Hooks
以下是如何使用useLLM钩子：
import useLLM from '@react-llm/headless';
const MyComponent = () => {
const {
conversation,
send,
init,
// ...other functionalities
} = useLLM();
// Your component logic here
return null;
};如何在React中使用LangChain
安装
首先，安装LangChain包：
pip install langchain初始化和配置
初始化语言模型并加载工具：
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)创建智能体
以下是使用LangChain创建智能体的方法：
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": "谁是莱昂纳多·迪卡普里奥的女友？她的年龄的0.43次方是多少？"})以下示例代码将全面介绍如何在项目中实现 react-LLM 和 LangChain React。
结论
我们深入探讨了 ReAct LLM 和 LangChain React，这两个强大的框架用于实现语言学习模型 (LLM) 和 ReAct 逻辑。无论您是一个 React 开发者想要在浏览器中运行 LLM，还是一个 Python 开发者想要将 ReAct 逻辑集成到应用程序中，这些框架都提供了强大、高效、可定制的解决方案。ReAct LLM 和 LangChain React 提供了诸如 WebGPU 加速、持久存储和大量的定制选项等功能，对于那些严肃考虑利用 LLM 和 ReAct 动力的人来说，它们是必不可少的。
常见问题
什么是 ReAct 提示？
ReAct 提示是一种使用代理来实现涉及推理和动作的逻辑方法。它是一种使语言模型更具互动性和动态性的方式，使其不仅能生成文本，还能根据接收到的提示执行任务。
ReAct 和思维链提示是否相同？
不，ReAct 不同于思维链提示。思维链提示侧重于生成一系列相关的想法或思考，而 ReAct 则涉及推理和动作。ReAct 更具互动性和动态性，使模型能根据提示执行任务。
什么是推理和动作的 ReAct？
ReAct 中的推理和动作是逻辑的两个主要组成部分。"推理" 是指模型理解和处理提示的能力，而 "动作" 是指模型根据这种理解采取的步骤。例如，如果提示是查找信息然后执行计算，"推理" 部分将涉及理解所需的信息，而 "动作" 部分将涉及实际查找该信息并执行计算。
可以在 ReAct 中使用 langchain 吗？
是的，您可以在 ReAct 中使用 LangChain。LangChain 提供了一组工具和实用程序，使在应用程序中实现 ReAct 逻辑变得更容易。它对于 Python 开发者特别有用，提供了一种简单的方法来创建 ReAct 代理。
