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LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略_react agent

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LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略

目录

ReACT-Agent的简介

ReACT-Agent的实现及其使用方法(具体Prompt提示词内容)

T1、 MReACT:手动定义Prompt实现ReACT

(1)、ReACT-Agent的通用Prompt基础实现

(2)、ReACT-Agent的通用Prompt复杂实现

T2、AutoReACT:自动流程实现ReACT

LLMs之Agent之ReACT:基于LangChain框架来构建一个智能助手—利用Wikipedia作为知识源+通过Search和Lookup工具进行信息检索+并使用OpenAI格式接口来生成回答(包含调试/多跳推理)—定义基础的LLM(ChatGPT-3/ChatGLM-4)测试交互对话→手动ManualReACT/自动ReACT(增强LLM的生成能力)—定义文档存储库(Wikipedia)以及2个工具(Search搜索/Lookup查找)→创建Agent(定义OpenAI格式的LLM【调用GLM-4】/初始化Agent)→测试Agent→拉开chain并测试多跳示例

ReACT-Agent的案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)

1、实战案例:让 LLM 稳定输出 JSON格式数据


ReACT-Agent简介

简介

在实践过程中发现:

ReAct 按照 Prompt 的步骤一步步执行。

通过设置停止词,当生成与停止词一样的输出时,模型停止生成。

进行工具和参数解析(即处理 Action 和 Action Input),并调用工具。

将工具调用结果进行 ReAct 格式进行拼装,调用模型继续进行续写生成。

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