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

1. 克隆GitHub仓库:

git clone https://github.com/ysymyth/ReAct.git

1. 安装依赖:

pip install openai
pip install alfworld

1. 设置OpenAI API密钥:

export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'

1. 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!

文章链接：www.dongaigc.com/a/react-learning-resources-combined-prompt-methods

https://www.dongaigc.com/a/react-learning-resources-combined-prompt-methods