ReAct 提示：革新人機互動的人工智慧

引言

在迅速發展的人工智慧領域，提示工程已成為關鍵焦點，影響著我們與 AI 系統的溝通方式。傳統提示技術常面臨限制，如事實錯誤和缺乏與外部資訊的動態互動。而 ReAct 提示正是在此背景下誕生。透過結合理性思考與行動，ReAct 提升了 AI 理解和回應提示的能力，使互動更準確且具情境感知。本文將探討 ReAct 提示的重要性、應用及其對 AI 互動的潛在影響，並概述實施此創新技術的步驟，提供對此提示技術的清晰見解。

什麼是提示工程？

提示工程是設計和優化輸入提示，以引導 AI 模型生成期望回應的實踐。這過程包含設計問題、陳述或指令，旨在引導 AI 的輸出趨向相關、準確且有用的資訊。隨著 AI 模型日益複雜，有效的提示工程變得愈加重要，實現更精確的互動和更好的結果。

什麼是 ReAct 提示？

ReAct 提示，全稱為推理與行動提示，是人工智慧領域的一種創新方法，旨在提升大型語言模型（LLM）在需要推理和決策的任務中的表現。此技術不僅允許 AI 系統根據提示生成回應，還能參與動態的推理和行動過程，對處理複雜任務特別有效。

ReAct 提示的主要組成部分

1. 推理: ReAct 提示鼓勵 AI 阐述其思考過程，生成推理軌跡，協助模型理解任務、追踪進展，並根據需要調整方法。藉由口頭表達推理，AI 能更有效管理行動計劃，應對任務執行中可能出現的例外情況。
2. 行動: 除了推理，ReAct 提示還結合基於推理的具體行動，如查詢外部知識庫、進行搜尋或與 API 互動以收集相關資訊。這些行動步驟對檢索有助於 AI 回應的資料至關重要，減少如錯誤或事實錯誤的發生，提高輸出的準確性。
3. 觀察: 在採取行動後，AI 會觀察行動結果，指導下一步操作。這種反饋循環允許模型根據檢索資訊精煉推理並調整行動，從而達成更可靠的結果。

ReAct 的例子

基於我們對 ReAct（推理 + 行動）方法的理解，讓我們探討一些在會議論文（Yao 等，2023）中提到的潛在應用：

Hotspot 問答

ReAct 提示在提升 AI 系統在 Hotspot QA（一種測試模型從多個來源檢索和綜合資訊能力的問答基準）中的表現方面發揮了關鍵作用。以下是 ReAct 提示在此案例中的應用方式：

在此案例中，問題是「太陽馬戲團秀 Mystere 所在的酒店有多少間客房？」 AI 助手經過一系列邏輯步驟得出答案：

1. 首先，它嘗試搜尋有關「太陽馬戲團秀 Mystere」的資訊，以找到其所在酒店。
2. 當未能獲得所需資訊時，它進一步細化查詢，直接搜尋酒店名稱（「Mystere（太陽馬戲團）」）。
3. 最終，確定該酒店為「Treasure Island Hotel and Casino」，擁有 2,884 間客房和 220 間套房。

助手接著總結，隨著另外 220 間套房的加入，客房總數為 3,104 間。在這一逐步推理過程中，AI 助手透過自我提示進行各種行動並得出最終答案，使模型能根據檢索到的資訊動態調整推理，最終得出更可靠且最新的答案。

決策任務

在決策任務中，ReAct 提示使 AI 模型能在得出結論前評估多種情境和結果。例如，在圖像中，代理人進行了多步推理：

1. 代理人首先思考胡椒瓶可能位於何處，考慮房間內的物品。
2. 然後前往櫥櫃、抽屜和工作檯台搜索胡椒瓶。
3. 當在工作檯台上找到胡椒瓶後，拿起該瓶。
4. 打開抽屜，將胡椒瓶放入其中。

這種逐步的推理和行動過程是「ReAct」技術的核心。代理人不僅提供單一回應，而是積極思考問題、採取行動並更新理解，最終完成任務。此例展示了「ReAct」在決策場景中的有效運用，代理人需推理情況、探索環境並採取適當行動以達成期望解決方案。

ReAct 提示的優點和限制

優點

1. 增強的語境理解：ReAct 提示使 AI 模型能理解複雜查詢的細微差別，提供更準確的回應。結合理性與行動，模型能更好解釋問題語境及有效回答所需的步驟。
2. 改進的決策能力：融合理性步驟，AI 可評估不同情境和結果，做出更佳決策。結構化方法使模型在得出結論前考慮多種可能性，提升回應質量。
3. 更大的靈活性：此方法使 AI 能適應從簡單查詢到複雜問題解決的廣泛任務。ReAct 提示的迭代性質使其能有效處理多樣情境，適用於問答和互動決策等應用。
4. 動態互動：實時與外部數據來源互動的能力，使 ReAct 提示能將最新資訊融入推理過程，特別有助於需要即時知識的任務。
5. 提高的解釋性：生成推理軌跡，使決策過程更透明，允許用戶跟隨模型思考過程，增強對輸出的信任。

限制

1. 增加的計算負荷：額外推理步驟可能需要更多處理能力和時間，尤其在需快速回應的場景中可能導致回應延遲。
2. 複雜的實施：設計有效的 ReAct 提示具挑戰性，可能需大量實驗和優化。將推理與行動整合成連貫框架的複雜性可能資源密集。
3. 依賴模型能力：ReAct 提示的有效性取決於底層 AI 模型處理和理解推理步驟的能力。若模型能力不足，ReAct 提示的優點可能無法完全發揮。
4. 依賴外部資訊：ReAct 提示的有效性高度依賴檢索到的外部資訊質量和相關性。若來源資訊無益或不相關，可能會偏離推理過程。

與其他提示技術的比較

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting 提示: 雖然 CoT 專注於生成思維鏈以得出答案，但因依賴內部知識，常會出現事實錯誤。而 ReAct 提示整合外部行動，能產生更準確且可靠的輸出。
• Self-Ask 提示: Self-Ask 提示允許模型將複雜問題分解為簡單子問題並依序回答，強調系統化分解；而 ReAct 提示則專注於推理和行動的迭代循環。在需即時資訊檢索的動態環境中，ReAct 更為有效。

ReAct 提示的實施簡要綱要

要有效實施 ReAct 提示，請按照以下結構化步驟操作。您還可參考 ReAct | AutoGen 了解如何在代碼中實現 ReAct。

1. 確定任務

確定需增強推理和行動能力的具體任務或問題。例如，您可能想詢問：「2024 超級盃的結果是什麼？」此需 AI 收集資訊並透過現有數據推理。

2. 選擇工具

根據確定的任務選擇適當工具。這涉及評估任務性質並決定哪種工具最適合促進所需行動。例如：

• 搜索工具：若任務涉及從網絡檢索資訊，則適合使用搜索工具。
• 數據庫查詢工具：需從結構化數據庫中獲取特定資料的任務，應選擇數據庫查詢工具。
• 計算工具：若任務涉及執行計算，則適合使用數學工具。

3. 設計提示

編寫包含推理步驟的提示，引導 AI 通過問題解決過程。以下是 AutoGen 中的 ReAct 提示示例：

Answer the following questions as best you can. You have access to tools provided.
Use the following format:
Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this process can repeat multiple times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question
Begin!
Question: {input}

通常，提示會結合少量示例提示，即在 ReAct 格式中提供一些示例輸出，如論文（Yao 等，2023）所示，告訴代理人您想要什麼及如何結構化輸出格式。這種提示結構鼓勵 AI 阐述其推理、基於推理採取行動並反思結果。

4. 迭代測試

嘗試不同的提示結構和推理步驟，以優化 AI 的表現。測試各種提示表述，觀察哪種在準確性和相關性方面效果最佳。

5. 完善

根據反饋和性能指標不斷完善提示。分析 AI 的回應並調整提示，以提高清晰度、指導性和有效性，達到預期結果。

透過遵循這些步驟，包括選擇合適工具的關鍵決策，您可以透過 ReAct 提示增強 AI 模型的推理和行動能力。

結論

ReAct 提示代表了 AI 互動的重大進展，提供了一種強大的工具來增強 AI 模型的推理和決策能力。將推理步驟融入提示，此方法提供了更複雜且具語境感知的方式來與 AI 系統互動。隨著技術不斷演進，ReAct 提示有望在未來的 AI 應用中發揮關鍵作用。

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ReAct 提示常見問答

1. 什麼是 ReAct 提示？

ReAct 提示結合理性思考與行動步驟於 AI 提示中，以增強理解和決策能力，讓模型能更有效地處理資訊。此方法使 AI 系統能以更互動和深思熟慮的方式參與，從而在各種任務中獲得更佳結果。

2. ReAct 與傳統提示有何不同？

ReAct 將推理步驟整合至提示過程中，相較於簡單的輸入輸出提示，能提供更具語境感知和細微差別的回應。此差異使 AI 模型能考量多種因素和潛在影響，實現更豐富和知識全面的互動。

3. 使用 ReAct 提示有哪些好處？

ReAct 提示促進更動態的問題解決方式，改善 AI 模型的語境理解、決策能力及任務靈活性。在傳統提示可能不足的複雜情境中，性能得到提升。

4. ReAct 提示有什麼限制？

ReAct 提示可能增加計算負荷和實施複雜性，對某些 AI 系統構成挑戰。此外，其有效性高度依賴底層 AI 模型的能力，可能限制其在某些情境中的適用性。

5. ReAct 提示可以應用於所有 AI 應用嗎？

雖然 ReAct 提示具有多功能性，但在需複雜推理和決策的任務中最為有益。在較簡單的應用中，傳統提示方法可能已足夠且更為高效。

6. ReAct 提示如何提高準確性？

ReAct 提示透過允許模型在推理過程中從外部來源檢索即時資訊，提升準確性。此雙重方法有助於減少如事實錯誤等問題，這些問題在模型僅依賴內部知識時可能會出現。