我要投稿

大模型Agent，必须得会的ReAct技术！

发布日期：2024-07-28 11:58:28 浏览次数： 2020 来源：探索AGI

今天，介绍一下ReAct这个技术。想象一下，如果AI能像人一样思考和行动，那会是怎样的体验？ReAct就是这样一种技术，它让AI在模拟环境中表现得更像人类。

LLMs的痛点 首先，得说说LLMs。这些模型经过大量文本数据训练，能预测下一个词。但问题来了，它们容易“幻觉”，也就是编造事实，或者在简单计算上出错。

Prompt Engineering 的魔法 你有没有遇到过问AI一个问题，它答不出来，但换个问法，它就懂了？这就是提示词工程的魔力。通过调整输入，让LLMs给出你想要的答案。这就是所谓的“上下文学习”，包括零样本学习和少样本学习。

ReAct ReAct是一种提示词工程技术，它不仅模仿人类思考问题的方式，还允许AI通过文本动作与环境互动。就像人类用语言表达来帮助自己策划和记忆，但也能通过行动获取更多信息，实现目标。ReAct正是基于这个理念。

实验结果：ReAct大显身手 研究人员用ReAct在知识密集型推理任务和决策任务上测试了一番。结果发现，虽然ReAct在某些方面还有待提高，但它在克服幻觉问题上表现出色，并且在决策任务上超越了其他方法。

ReAct的意义 ReAct虽然不完美，但它是迈向通用人工智能（AGI）的重要一步。想象一下，如果机器人能够基于熟悉的特征建模陌生环境，并使用该模型创建提示，那它们就能在各种领域自主行动了。

53AI，企业落地应用大模型首选服务商

产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

2024-05-27

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

2024-05-22

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

2024-07-18

一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）

2024-09-04

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

2024-05-05

RAG框架，都在这了!

2024-06-20

基于Llama 3 构建RAG语音助手：将本地 RAG 与 Qdrant、Whisper 和 LangChain 集成

2024-05-19

微软开源的GraphRAG解读

2024-07-09

深入解析 Graph RAG：提升语言模型问答能力的创新策略

2024-07-09

RAG 高效应用指南：Embedding 模型的选择和微调

2024-06-13

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

2024-07-07

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

2024-07-07

大家都在问

RAG的技术困境：为何单纯依赖向量嵌入不可靠？

2025-01-09

搭建RAG架构，如何选择向量数据库产品？

2025-01-09

搭建RAG应用，Embedding模型如何选？

2025-01-09

RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？

2025-01-06

检索增强生成和思维链结合: 如何创建检索增强思维链 (RAT)？

2025-01-04

Zilliz落地垂直RAG：为什么说医疗场景中，LLM只是半成品？

2024-12-30

影响RAG检索效果的原因有那些？

2024-12-27

在推荐、RAG等业务中，如何完成亿级向量的快速检索？

2024-12-26

开箱即用的企业大模型应用平台

工作+AI

业务+AI

AIx业务

大模型咨询

大模型定制

相关资讯

160+中大型企业正在使用53AI

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

RAG框架，都在这了!

基于Llama 3 构建RAG语音助手：将本地 RAG 与 Qdrant、Whisper 和 LangChain 集成

微软开源的GraphRAG解读

深入解析 Graph RAG：提升语言模型问答能力的创新策略

RAG 高效应用指南：Embedding 模型的选择和微调

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

大家都在问

RAG的技术困境：为何单纯依赖向量嵌入不可靠？

搭建RAG架构，如何选择向量数据库产品？

搭建RAG应用，Embedding模型如何选？

RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？

检索增强生成和思维链结合: 如何创建检索增强思维链 (RAT)？

Zilliz落地垂直RAG：为什么说医疗场景中，LLM只是半成品？

影响RAG检索效果的原因有那些？

在推荐、RAG等业务中，如何完成亿级向量的快速检索？

热门标签

开箱即用的企业大模型应用平台

工作+AI

业务+AI

AIx业务

大模型咨询

大模型定制

相关资讯

160+中大型企业正在使用53AI

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

RAG框架，都在这了!

基于Llama 3 构建RAG语音助手：将本地 RAG 与 Qdrant、Whisper 和 LangChain 集成

微软开源的GraphRAG解读

深入解析 Graph RAG：提升语言模型问答能力的创新策略

RAG 高效应用指南：Embedding 模型的选择和微调

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

大家都在问

RAG的技术困境：为何单纯依赖向量嵌入不可靠？

搭建RAG架构，如何选择向量数据库产品？

搭建RAG应用，Embedding模型如何选？

RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？

检索增强生成 和思维链 结合: 如何创建检索增强思维链 (RAT)？

Zilliz落地垂直RAG：为什么说医疗场景中，LLM只是半成品？

影响RAG检索效果的原因有那些？

在推荐、RAG等业务中，如何完成亿级向量的快速检索？

热门标签

检索增强生成和思维链结合: 如何创建检索增强思维链 (RAT)？