AI - ReAct 技术与 Function Call 技术介绍

ReAct 技术与 Function Call 技术介绍

1. ReAct 技术

ReAct 是一种用于增强语言模型推理能力的技术，通过在模型的推理过程中引入“思考”（thought）步骤，帮助模型更好地理解和规划下一步行动。

• 核心思想：
  • ReAct 在传统的“行动-观察”（action-observation）循环中加入了“思考”步骤，使得模型在每一步行动后能够对观察结果进行总结和思考，从而调整后续的行动计划。
  • 这种方法通过显式地注入与任务解决相关的常识性知识，提高了模型的决策准确率。
• 工作流程：
  1. 思考（Thought）：模型对当前问题进行分析，思考下一步需要采取的行动。
  2. 行动（Action）：模型决定调用哪些工具或函数，并提供必要的参数。
  3. 观察（Observation）：工具执行后返回结果，模型对结果进行观察。
  4. 响应（Response）：根据观察结果，模型生成最终的用户响应。
• 优势：
  • 提高推理能力：通过显式的思考步骤，模型能够更好地理解问题并规划解决方案。
  • 增强决策准确性：模型在每一步都能根据观察结果调整后续行动，减少了错误决策。

2. Function Call 技术

Function Call 是一种允许语言模型调用外部工具或函数的技术，用于扩展模型的能力。

• 核心思想：
  • Function Call 允许模型在推理过程中调用外部工具（如API、数据库查询等），获取实时数据或执行复杂操作。
  • 这种技术使得模型能够处理超出其预训练知识范围的任务。
• 工作流程：
  1. 用户提问：用户向模型提出问题。
  2. 模型分析：模型分析问题，决定需要调用的外部工具及其参数。
  3. 调用工具：模型生成一个工具调用请求（ToolCall），并发送给外部工具。
  4. 工具响应：外部工具执行请求并返回结果。
  5. 生成回答：模型根据工具返回的结果生成最终的用户响应。
• 优势：
  • 扩展模型能力：通过调用外部工具，模型能够处理更复杂的任务。
  • 获取实时数据：模型可以调用API获取实时数据，提高回答的准确性和时效性。

示例：使用 ReAct 和 Function Call 构建天气查询 Agent

假设我们构建一个能够回答天气问题的Agent，其工作流程如下：

1. 思考：用户输入“北京的天气怎么样？”Agent分析问题，决定需要调用天气查询工具。
2. 行动：Agent调用get_weather函数，传入参数location="北京"。
3. 观察：get_weather函数返回结果“天气晴朗”。
4. 响应：Agent根据返回结果生成回答“北京的天气晴朗。”

通过 ReAct 和 Function Call 技术，Agent 能够更智能地处理用户请求，提供准确且及时的回答。