Důvod + akt = chytřejší AI
Původně navrženo ve společném příspěvku Princetonské univerzity a Google, ReAct zavádí metodu, která spojuje dvě základní schopnosti LLM:
- Odůvodnění, často dosažené technikami, jako je výzva k řetězci myšlenek
- Herectví, což zahrnuje generování a provádění akčních plánů (např. volání nástrojů, načítání dat)
Jejich kombinací již LLM nejsou jen pasivními generátory textu. Stávají se agenty schopnými rozhodovat, interagovat s prostředím a vylepšovat svůj proces, když pracují na řešení úkolu.
Z praktického hlediska ReACT umožňuje LLM strukturovat a provádět sekvenci operací - získávat externí data, provádět výpočty a iterovat, dokud není dosaženo smysluplného, použitelného výstupu. Je to změna hry v tom, jak přistupujeme k automatizaci úkolů.
LangChain ReAct: Od teorie k praxi
Ve společnosti BigHub využíváme LangChain React, jedna z nejpřístupnějších a nejvýkonnějších implementací paradigmatu ReAct. LangChain zabalí logiku uvažování a jednání do exekutoři agentů, umožňující modelům přemýšlet krok za krokem a dynamicky interagovat s nástroji.
Pojďme to rozebrat zábavným - ale technicky přesným - příkladem:
> Entering new AgentExecutor chain...
Query: "Find Leo DiCaprio's girlfriend and calculate her age raised to 0.43 power."
Action: Search
Action Input: "Leo DiCaprio girlfriend"
Observation: Camila Morrone
Thought: "Need to find Camila Morrone's age"
Action: Search
Action Input: "Camila Morrone's age"
Observation: 25 years
Thought: "Need to calculate 25 raised to the 0.43 power"
Action: Calculator
Action Input: 25^0.43
Observation: Answer: 3.991298452658078
Thought: "I now have the final answer"
Final Answer: Camila Morrone is Leo DiCaprio's girlfriend and her current age raised to the 0.43 power is 3.991298452658078.
> Finished chain.
To ilustruje schopnost modelu uvažovat, jednat a doručit konečnou odpověď - bez lidského zásahu mezi kroky.
Proč je to důležité pro podnikání
Zatímco výše uvedený příklad je hravý, Obchodní důsledky jsou hluboké. Vezměme si pojišťovnictví:
Asistent poháněný LangChain React by mohl autonomně:
- Načíst výpočetní vzorce z interních znalostních bází
- Požádejte uživatele o chybějící vstupy
- Provádění výpočtů v reálném čase
- Okamžitě doručte konečné výsledky
Žádné ručně kódované toky. Žádné rigidní skripty. Prostě dynamické, citlivé a inteligentní interakce.
Od automatizace pracovních postupů zákaznických služeb až po umožnění hlubokých analytických dotazů napříč datovými sadami, ReACT otevírá dveře k případům použití napříč průmyslovými odvětvími — finance, zdravotnictví, logistika, právní a další.
Shrnutí
Na BigHub vidíme ReAct jako více než rámec - je to posun paradigmatu. Tím, že učíme LLM rozumět i jednat, budujeme systémy, které se přibližují skutečnému lidskému rozhodování a autonomii. Jen škrábáme povrch, ale i teď jsou možnosti neomezené. Pokračujeme v experimentování s LangChain React a související nástroje, již identifikujeme způsoby, jak mohou naši klienti získat skutečné konkurenční výhody prostřednictvím inteligentní automatizace a interakce s daty. Budoucnost umělé inteligence není jen o kladení otázek - jde o budování systémů, které vědí, jak získat odpovědi. S ReActem, realizujeme tuto budoucnost.
.avif)