ReAct简介
ReAct (Reasoning and Acting) 是一种结合推理和行动的语言模型提示方法,由谷歌研究团队在ICLR 2023会议论文中提出。它通过让语言模型交替进行推理和行动,实现了更强大的问题解决能力。
项目资源
- GitHub仓库: ysymyth/ReAct
- 论文: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- 演示视频: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
代码实现
ReAct的核心代码实现位于GitHub仓库中,主要包括:
hotpotqa.ipynb: HotpotQA任务的实现fever.ipynb: FEVER任务的实现alfworld.ipynb: ALFWorld任务的实现webshop.ipynb: WebShop任务的实现
这些Jupyter Notebook文件展示了如何在不同任务中应用ReAct方法。
使用指南
- 克隆GitHub仓库:
git clone https://github.com/ysymyth/ReAct.git
- 安装依赖:
pip install openai
pip install alfworld
- 设置OpenAI API密钥:
export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
- 运行Jupyter Notebook文件即可尝试不同任务的ReAct实现。
扩展应用
除了原始实现,你还可以尝试:
- LangChain的零样本ReAct Agent
- Auto-GPT: 一个基于ReAct思想的自主AI代理
相关资源
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models - Google AI博客介绍
- A Gentle Introduction to ReAct Prompting - ReAct提示技术入门指南
通过以上资源,相信读者可以快速上手ReAct方法,并将其应用到自己的项目中。欢迎在GitHub仓库中提出问题或贡献代码,一起推动这一前沿技术的发展!
