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如何运用网站做宣传全国各城市疫情搜索高峰进度

news 2025/7/20 16:49:55

如何运用网站做宣传,全国各城市疫情搜索高峰进度,公司logo素材,帮别人做网站要投资吗你可能不熟悉 ReAct，这是一个旨在增强语言模型 (LLM) 决策能力的尖端框架。通过使用新的观察结果更新 LLM 的上下文窗口并提示其重新评估信息，ReAct 促进了类似于人类思维过程的推理水平，超越了诸如思维链提示之类的旧技术。在本文中&…

你可能不熟悉 ReAct，这是一个旨在增强语言模型 (LLM) 决策能力的尖端框架。

通过使用新的观察结果更新 LLM 的上下文窗口并提示其重新评估信息，ReAct 促进了类似于人类思维过程的推理水平，超越了诸如思维链提示之类的旧技术。

在本文中，我们对 ReAct 进行了定性评估，并使用 Langchain 的代理模块对其进行了测试，以初始化零样本代理来解决信息检索问题。

ReAct in action

以上是论文《ReAct：语言模型中的协同推理和行动》中的一个例子。

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1、什么是 ReAct？

ReAct 模式是Reasoning and Acting（推理和行动）的缩写，是一个将AI模型中的推理过程与行动过程分开的框架。

ReAct 模式的核心是将观察结果提供给 LLM，使其能够更新其上下文窗口。该模型重新评估信息并根据这些见解采取行动以提高其推理能力。这个过程与思维链 (CoT) 提示等技术形成鲜明对比，其中推理步骤嵌入在单个提示中。

ReAct 框架通过提供处理复杂查询的结构化方法来提高 LLM 响应的质量和连贯性。LLM 可以独立分析信息并生成准确反映所提供信息的响应，而不是一次性处理查询。这种方法可以产生更明智和精确的输出。

Mario Fontana

2、AI 响应链

ReAct 和类似技术的一个关键特性是 AI 响应链（response chaining），而不是依赖于单个 AI 响应。

AI 响应链通过在提示中嵌入顺序步骤来增强 AI 推理，利用神经网络系统来提高组合创造力，从而实现细致入微和创新的响应。

Perplexity AI 是一个值得注意的实现，它根据替代查询聚合搜索结果以最大限度地提高相关性和广度，从而模拟全面的类人搜索过程并有意义地整合各种输入。我们在上一篇关于谷歌 AI 搜索引擎故障的文章中讨论了类似的主题，并将其微不足道的实现与 Perplexity AI 进行了比较。

Where is Google’s AI Search Engine?

开发人员的共同目标是找到一种方法，让 LLM 表现得更智能，减少幻觉，并通过连锁反应，我们可以刺激批判性思维系统。那是什么样子的呢？

3、一个例子

导入库和 API 密钥设置：

!pip install --upgrade openai
!pip install --upgrade langchain
!pip install --upgrade python-dotenv
!pip install google-search-results# import libraries
import openai
import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()# load API keys; you will need to obtain these if you haven't yet
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
os.environ["SERPER_API_KEY"] = os.getenv("SERPER_API_KEY")

配置 AI 和 LLM

此示例在实施 ReAct 框架时使用零样本提示（无示例）。这意味着观察和想法仅基于指令，几乎没有或根本没有推理或相关示例来指导 AI。

你可以配置自己的模型，该模型采用少量样本和一些示例来鼓励 AI 以稍微更适合你的任务的方式思考。

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003" ,temperature=0)
tools = load_tools(["google-serper", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

运行链

执行后，你会注意到代理如何动态搜索和收集信息以提供连贯而详细的响应。

agent.run("What is Asycd and what do they do in the space of AI?")

输出：

Entering new AgentExecutor chain...Thought: I need to find out what Asycd is and what they do in the space of AI.Action: SearchAction Input: "What is Asycd and what do they do in AI?"Observation: Asycd is a company focused on using AI to revolutionize art creation and user interaction.
They leverage AI technologies to provide innovative tools that enhance the creative process
and offer personalized user experiences.Thought: I need more details about Asycd's specific activities and platforms related to AI.Action: SearchAction Input: "Asycd AI innovations and platforms"Observation: Asycd offers several AI-driven solutions including:An AI-based platform for generating unique art pieces.
Tools for artists to collaborate with AI to expand their creative boundaries.
User-centric AI applications that personalize and enhance user interactions with art and other creative content.
Thought: I now have a comprehensive understanding of Asycd's role in the AI space."Final Answer: Asycd is a company dedicated to transforming art creation through artificial intelligence. They offer a variety of AI-driven solutions such as an AI-based platform for generating unique artwork, collaborative tools for artists to push creative limits with AI, and user-centric applications that tailor and enrich user interactions with creative content.> Finished chain.

你可以逐步看到 AI 采取的流程操作：首先在 Google 上搜索用户提出的查询，看看是否可以通过直接搜索 Google 找到答案。

代理评估搜索结果，并有另一个想法，可能类似于“这些结果没有回答用户的查询，但它是一个有用的起点”。它可能会从搜索结果中挑选关键字，并在下一次搜索中使用这些关键字，这将是它的下一步操作。

最终，AI 找到有关 Asycd 的 AI 活动的正确信息，并利用这些信息制定对初始查询的最终响应。

4、替代方案

有几种替代提示框架旨在协调人类和人工智能的决策，类似于 ReAct：

思维链 (CoT) 提示：此框架鼓励 LLM 生成逐步推理轨迹或“思维链”以得出最终答案。它有助于使模型的推理过程更加透明和可解释，使其与类似人类的推理保持一致。
自一致性提示：这种方法提示 LLM 生成多个可能的解决方案，然后交叉检查它们的一致性，模仿人类如何复查其工作。它可以提高 LLM 输出的可靠性和连贯性。
递归奖励建模 (RRM)：RRM 训练 LLM 以递归方式建模任务的奖励函数，使模型能够以更符合人类的方式推理任务的目标和约束。
辩论：该框架促使 LLM 就给定主题产生多种观点或论点，类似于人类辩论。它可以帮助提出不同的观点和考虑，促进更全面的决策。
迭代放大 (IA)：IA 涉及通过让 LLM 批评和改进自己的响应来迭代地完善其输出，类似于人类通过自我反思和迭代来完善思维的方式。
合作 AI：这种方法涉及促使多个 LLM 协作和共享知识，模仿人类经常合作解决复杂问题的方式。

所有这些技术本质上都是代理性的，仅在提示配置以及 AI 响应的结构上有所不同。