ReAct 框架: agent 在每一步都会经历Thought(思考) -> Action(行动) -> Observation(观察)的循环,这就是 ReAct(Reasoning+Acting) 的核心思想。 动态决策: 每一步的决策都是基于当前状态动态做出的,而不是预先规划好的。 总的来说,Zero-shot ReAct Agent 通过将任务分解为一系列思考-行动-观察的步骤,利用 LL...
在本节,我们将介绍Action agents类型下的常用Agent类型 —— Zero-shot ReAct 一、什么是ReAct? "ReAct"一词源于ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (react-lm.github.io), 它由单词“Reason”和“Act”组合而成,这两个词代表了两类不同的LLM应用: 1.“Reason Only”型:你可以把Rean...
2. zero-shot-react-description 原理: 2.1 zero-shot学习介绍: Zero-shot学习是一种机器学习技术,旨在通过使用预训练的模型来进行泛化,即使在面对没有事先见过的任务或数据时也能够进行准确的预测和推理。传统的机器学习模型需要针对每个特定任务进行训练,而zero-shot学习能够在没有训练数据的情况下快速适应新任务。
如果你想使用内存,你应该使用chat-conversational-react-description \n fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory\nfrom langchain.chat_modelsimportChatOpenAI\n\nmemory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)\nllm = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_...
STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 是什么如何用 structure什么意,C语言提供两种结合不同类型的对象来创建数据类型的机制:结构(structure),用关键字struct声明,将多个对象集合到一个单元中;联合(union),用关键字union声明,允许用几种不同的类型来引用
表中的下半部分展示了REAL-Linear与目前基于检索增强的SOTA方法REACT的性能对比结果,可以看出,REAL Linear 在八个基准测试中的平均准确度比 REACT 高 3%,更重要的是,REAL-Linear 的计算效率明显更高,仅需要相当于 REACT 约 1% 的计算量。 除了常规的zero-shot识别任务,作者评估了REAL对不平衡分布学习的适应能力,...
.github agents self-ask-with-search zero-shot-react-conversation zero-shot-react-description README.md agent.json zero-shot-react-sql README.md readme_template.md chains ci_scripts prompts Makefile README.mdBreadcrumbs langchain-hub /agents /zero-shot-react-description / agent.json...
However, STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION is slower than LLMSingleActionAgent and hence the latter is good at completing specific tasks quickly. As for the question where should one use these agents, LLMSingleActionAgent should be used when you have to complete a specific task quickly...
react-skills-study 2024-11-26 06:28:14 积分:1 Matplotlib可视化库从入门到滚瓜烂熟 2024-11-26 06:27:41 积分:1 Matlab(MATLAB)的下载和安装步骤 2024-11-26 06:20:48 积分:1 Quick-Cocos2dx-Community 2024-11-26 06:18:57 积分:1 UIHelper ...
ZeroShotAgent继承基类Agent,AgentType为ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,Agent的组成如下: agent = llm_chain + output_parser + tools llm_chain = llm + prompt 1、tools可以是外部工具,也可以是另外包装的llm_chain。例如llm-math就是LLMMathChain: from langchain.agents.tools import Tool ...