这个功能背后的原理就是来自ReAct框架。 ReAct是Reasoning and Acting(也有一说是Reason Act)缩写,意思是LLM可以根据逻辑推理(Reason),构建完整系列行动(Act),从而达成期望目标。LLM灵感来源是人类行为和推理之间的协同关系。人类根据这种协同关系学习新知识,做出决策,然后执行。LLM模型在逻辑推理上有着非常优秀的表现,因
LangGraph作为一个强大的工具,为我们提供了一种新的方式来实现复杂的AI工作流,特别是在构建ReACT(Reasoning and Acting)架构的智能Agent方面表现出色。本文将深入探讨如何使用LangGraph来实现ReACT架构,并提供详细的代码示例和解释。 LangGraph的基本概念 LangGraph是一个用于构建基于LLM的应用程序的Python框架。它的核心理...
简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推理(Reson),构建完整系列行动(Act),从而达到期望目标。 LLM的灵感来源于人类和推理之间的协同关系,人类根据这种协同关系学习新的知识,做...
二、概念及核心 ReAct的概念来自论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》,这篇论文提出了一种新的方法,通过结合语言模型中的推理(reasoning)和行动(acting)来解决多样化的语言推理和决策任务。ReAct 提供了一种更易于人类理解、诊断和控制的决策和推理过程。 它的典型流程如下图所示,可以用...
今天介绍一下这个开源框架的理论起源，arxiv 上的一篇论文《REAC T: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》（REACT：在语言模型中协同推理与行动）。Langchain 是这个论文 REACT 思想的软件工程实现。REACT = Reason + Act = 推理 + 行为。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf 项目...
LangGraph作为一个强大的工具,为我们提供了一种新的方式来实现复杂的AI工作流,特别是在构建ReACT(Reasoning and Acting)架构的智能Agent方面表现出色。本文将深入探讨如何使用LangGraph来实现ReACT架构,并提供详细的代码示例和解释。 LangGraph的基本概念 LangGraph是一个用于构建基于LLM的应用程序的Python框架。它的核心...
之前的文章《解锁人工智能项目开发的关键:Python 基础库详解与进阶学习》中有过Langchain 的简单介绍。 今天介绍一下这个开源框架的理论起源,arxiv 上的一篇论文《REAC T: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》(REACT:在语言模型中协同推理与行动)。
大模型ReAct(Reasoning and Acting)是一种新兴的技术框架,旨在通过逻辑推理和行动序列的构建,使大型语言模型(LLM)能够达成特定的目标。这一框架的核心思想是赋予机器模型类似人类的推理和行动能力,从而在各种任务和环境中实现更高效、更智能的决策和操作。
背景介绍 大模型ReAct(Reasoning and Acting)是一种新兴的技术框架,旨在通过逻辑推理和行动序列的构建,使大型语言模型(LLM)能够达成特定的目标。这一框架的核心思想是赋予机器模型类似人类的推理和行动能力,从而在各种任务和环境中实现更高效、更智能的决策和操作。
ReAct 模式是Reasoning and Acting(推理和行动)的缩写,是一个将AI模型中的推理过程与行动过程分开的框架。 ReAct 模式的核心是将观察结果提供给 LLM,使其能够更新其上下文窗口。该模型重新评估信息并根据这些见解采取行动以提高其推理能力。这个过程与思维链 (CoT) 提示等技术形成鲜明对比,其中推理步骤嵌入在单个提示中...