什么是ReAct框架?（react框架菜鸟教程）
ccwgpt 2024-09-14 00:27 31 浏览 0 评论
在使用LangChain的过程中，大模型给人留下最深刻的印象无疑是Agent功能。大模型会自己分析问题，选择合适的工具，最终解决问题。这个功能背后的原理就是来自ReAct框架。
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，因此有理由相信LLM模型也可以像人类一样进行逻辑推理，学习知识，做出决策，并执行。
在实际使用中，LLM会发生幻觉和错误判断的情况。这是因为LLM在训练的时候接触到的知识有限。因此对超出训练过程中使用的数据进行逻辑分析时，LLM就会开始不懂装懂地编造一些理由。因此对于解决这个问题最好的办法是，可以保证LLM模型在做出分析决策时，必须将应该有的知识提供给LLM。
ReAct方式的作用就是协调LLM模型和外部的信息获取，与其他功能交互。如果说LLM模型是大脑，那ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。同时具备帮助LLM模型获取信息、输出内容与执行决策的能力。对于一个指定的任务目标，ReAct框架会自动补齐LLM应该具备的知识和相关信息，然后再让LLM模型做出决策，并执行LLM的决策。
它是如何运作的？
一个ReAct流程里，关键是三个概念：
Thought：由LLM模型生成，是LLM产生行为和依据。可以根据LLM的思考，来衡量他要采取的行为是否合理。这是一个可用来判断本次决策是否合理的关键依据。相较于人类，thought的存在可以让LLM的决策变得更加有可解释性和可信度。
Act：Act是指LLM判断本次需要执行的具体行为。Act一般由两部分组成：行为和对象。用编程的说法就是API名称和对应的入参。LLM模型最大的优势是，可以根据Thought的判断，选择需要使用的API并生成需要填入API的参数。从而保证了ReAct框架在执行层面的可行性。
Obs：LLM框架对于外界输入的获取。它就像LLM的五官，将外界的反馈信息同步给LLM模型，协助LLM模型进一步的做分析或者决策。
一个完整的ReAct的行为，包涵以下几个流程：
1.输入目标：任务的起点。可以是用户的手动输入，也可以是依靠触发器（比如系统故障报警）。
2.LOOP：LLM模型开始分析问题需要的步骤（Thought），按步骤执行Act，根据观察到的信息（Obs），循环执行这个过程。直到判断任务目标达成。
3.Finish：任务最终执行成功，返回最终结果。
在任务提交给LLM后，LLM对任务的拆解、循环次数是不可控的。因此存在一个可能性，过于复杂的任务导致Token过量消耗。
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