AI - ReAct 技术与 Function Call 技术介绍

ReAct 技术与 Function Call 技术介绍

1. ReAct 技术

ReAct 是一种用于增强语言模型推理能力的技术,通过在模型的推理过程中引入“思考”(thought)步骤,帮助模型更好地理解和规划下一步行动
  • 核心思想
    • ReAct 在传统的“行动-观察”(action-observation)循环中加入了“思考”步骤,使得模型在每一步行动后能够对观察结果进行总结和思考,从而调整后续的行动计划
    • 这种方法通过显式地注入与任务解决相关的常识性知识,提高了模型的决策准确率
  • 工作流程
    1. 思考(Thought):模型对当前问题进行分析,思考下一步需要采取的行动
    2. 行动(Action):模型决定调用哪些工具或函数,并提供必要的参数
    3. 观察(Observation):工具执行后返回结果,模型对结果进行观察
    4. 响应(Response):根据观察结果,模型生成最终的用户响应
  • 优势
    • 提高推理能力:通过显式的思考步骤,模型能够更好地理解问题并规划解决方案
    • 增强决策准确性:模型在每一步都能根据观察结果调整后续行动,减少了错误决策

2. Function Call 技术

Function Call 是一种允许语言模型调用外部工具或函数的技术,用于扩展模型的能力
  • 核心思想
    • Function Call 允许模型在推理过程中调用外部工具(如API、数据库查询等),获取实时数据或执行复杂操作
    • 这种技术使得模型能够处理超出其预训练知识范围的任务
  • 工作流程
    1. 用户提问:用户向模型提出问题
    2. 模型分析:模型分析问题,决定需要调用的外部工具及其参数
    3. 调用工具:模型生成一个工具调用请求(ToolCall),并发送给外部工具
    4. 工具响应:外部工具执行请求并返回结果
    5. 生成回答:模型根据工具返回的结果生成最终的用户响应
  • 优势
    • 扩展模型能力:通过调用外部工具,模型能够处理更复杂的任务
    • 获取实时数据:模型可以调用API获取实时数据,提高回答的准确性和时效性

示例:使用 ReAct 和 Function Call 构建天气查询 Agent

假设我们构建一个能够回答天气问题的Agent,其工作流程如下:
  1. 思考:用户输入“北京的天气怎么样?”Agent分析问题,决定需要调用天气查询工具。
  2. 行动:Agent调用get_weather函数,传入参数location="北京"
  3. 观察get_weather函数返回结果“天气晴朗”。
  4. 响应:Agent根据返回结果生成回答“北京的天气晴朗。”
通过 ReAct 和 Function Call 技术,Agent 能够更智能地处理用户请求,提供准确且及时的回答。

posted on   frank_cui  阅读(135)  评论(0编辑  收藏  举报

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