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ReAct框架和LangChain实现(react框架搭建)

ccwgpt 2024-09-14 00:27 24 浏览 0 评论

思维链(Chain of Thought)

从纯理论角度来看,我们如何让LLM调用API呢?基于用户提出的问题,它必须推理出适当的API来调用,然后通过使用适当的输入来执行这一操作。根据它得到的信息,它可以给用户最终答案或选择调用另一个API。这就是ReAct框架(推理和行动)背后的基本思想,如下所示:




例如,对于问题“单位A的人力状况是什么?”,LLM可能需要以下的思维过程。

Thought: The user has asked for the manpower status of a specific unit. The Get Manpower Status Tool will provide the necessary information.

Action: Get Manpower Status

Action Input: Unit A

Observation: Fully Staffed

Thought: I have the final answer.

Final Answer: The manpower status for Unit A is Fully Staffed.


思维:用户询问了一个特定单位的人力状况。获取人力状况工具将提供必要的信息。

行动:获取人力状况

行动输入:单位A

观察:人员配备充足

思维:我有最终答案了。

最终答案:单位A的人力状况是满员。



使用LangChain实现

实际上,使用LangChain,这是一个旨在简化使用LLMs创建应用程序的流行框架,上述示例正是LangChain代理从LLM所需的输出。一个代理可以访问一组API(在LangChain中称为工具),然后通过ReAct过程来回答用户查询。

我们提供给它访问工具的方式很简单:对于我们想要让它访问的每个API,我们给它一个名称、工具的目的以及预期的输入格式在提示的开始。一个工具描述的例子可能是:


获取人力状况(Get Manpower Status):仅当用户特别询问单位的人力状况时。这个工具的输入应该是以下列格式所需的单位:'单位X'。


在提示中,我们还给出了LLM输出所需的格式(以便LangChain能够解析LLM的输出并执行必要的操作),以及几个输出示例(用于少样本学习)。

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