I. Giới thiệu
Chào mọi người! Các bạn đã từng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong công việc và cuộc sống chưa? Có thể, nhiều người chỉ dừng lại ở việc đặt câu hỏi và nhận câu trả lời đơn giản từ các mô hình này, nhưng đó thực sự là một sự lãng phí. Mô hình LLM có tiềm năng vô cùng lớn mà chúng ta có thể khai thác.
Hôm nay, mình muốn chia sẻ với các bạn về phương pháp ReAct - đây là sự kết hợp giữa Reasoning (suy luận) và Action (hành động), mang lại khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các quyết định chính xác hơn. Phương pháp này giúp mô hình không chỉ nhận dạng các lỗi sai mà còn tự động điều chỉnh những hành động trước đó.
Để hiểu rõ hơn, hãy cùng nhìn vào cách mà con người thực hiện một nhiệm vụ:
Ví dụ: Nấu một món canh
- Suy nghĩ 1: Chuẩn bị nguyên liệu: rau, thịt và muối, sau đó bắc nồi nước lên bếp.
- Hành động 1: Bắc nồi nước sôi.
- Quan sát 1: Nước đã sôi.
- Suy nghĩ 2: Cho thịt, rau và muối vào nồi.
- Hành động 2: Thêm nguyên liệu.
- Quan sát 2: Món canh quá mặn do ít nước.
- Suy nghĩ 3: Cần thêm nước vào nồi.
- Hành động 3: Đổ thêm nước vào nồi.
- Quan sát 3: Món canh đã ngon hơn!
- Suy nghĩ 4: Đợi món canh chín.
- Hành động 4: Đợi 15 phút.
- Quan sát 4: Món canh đã chín.
Status: Hoàn thành!
II. Giới thiệu về ReAct Agent
Thành phần của ReAct Agent:
Như đã đề cập, ReAct Agent là sự kết hợp giữa suy luận và hành động, tạo điều kiện cho các mô hình học cách thực hiện các nhiệm vụ mới và phát triển khả năng ra quyết định.
1. Suy luận:
Phương pháp Chain-of-Thought (CoT) là kỹ thuật dùng để nâng cao khả năng suy luận của các mô hình. CoT phân chia nhiệm vụ lớn thành nhiều bước logic nhỏ hơn, cho phép mô hình xử lý từng phần một cách tuần tự.
Ví dụ: Tính giá sản phẩm sau khi giảm giá 20% và sau đó tăng giá 10%.
- Bước 1: Tính giá sau khi giảm 20%: Giá ban đầu 100 đô la. Sau khi giảm, giá còn 80 đô la.
- Bước 2: Tính giá sau khi tăng 10%: Giá sau khi tăng là 88 đô la.
- Kết luận: Giá cuối cùng là 88 đô la.
2. Công cụ:
Các công cụ giúp tương tác với môi trường và thu thập thông tin. Chúng có thể là API tìm kiếm thông tin hay các công cụ toán học.
3. Gợi ý ReAct:
ReAct Prompting hướng dẫn LLM tạo ra các truy vết suy luận và hành động để hoàn thành tác vụ.
Cách ReAct Agent hoạt động
ReAct Agent nhận vào một nhiệm vụ từ người dùng. Sau đó, nó sẽ tạo ra các truy vết suy luận và hành động cần thiết qua ReAct prompts. Các hành động sẽ tương tác với môi trường cho đến khi nhiệm vụ hoàn thành.
Ưu điểm và nhược điểm của ReAct:
Ưu điểm:
- Tăng cường khả năng suy luận và ra quyết định
- Tích hợp với các công cụ bên ngoài
- Tương tác tốt giữa suy luận và hành động
- Khả năng tự phục hồi và thích ứng
- Cải thiện hiệu suất của LLM
Nhược điểm:
- Hạn chế về số lượng token
- Thời gian phản hồi có thể lâu
III. Sử dụng ReAct Agent
Nguyên lý hoạt động trong LlamaIndex
ReAct Agent với hai thành phần chính: AgentRunner kiểm soát bộ nhớ và trạng thái nhiệm vụ, và AgentWorker thực hiện nhiệm vụ thông qua suy luận và hành động.
Mã mẫu cho ReAct
Dưới đây là ví dụ mã đơn giản để sử dụng ReAct với các công cụ tính toán. Xuất hiện phần nhập các lớp cần thiết, xây dựng công cụ cho phép cộng và nhân, khởi tạo mô hình LLM và ReAct Agent với GPT-3.5.
Kết luận
Tóm lại, phương pháp ReAct giúp tối đa hóa sức mạnh của các mô hình LLM. Bạn có thể ứng dụng nó một cách sáng tạo trong việc phát triển các ứng dụng như Coder Agent, Content Creator Agent,... Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết. Nếu thấy thông tin hữu ích, hãy cho mình một upvote nhé!
source: viblo
