ReAct论文解读(1)—什么是ReAct？
什么是ReAct？
在大语言模型（LLM）领域中，ReAct 指的是一种结合了推理（Reasoning） 和行动（Acting） 的提示方法，全称是 “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”，最早由 Google Research 在 2022 年提出。
简单理解
ReAct 提示（prompting）让语言模型不仅进行推理（思考下一步），还能主动调用工具或采取行动，并根据反馈结果继续推理和行动。
举个例子：
假设模型要回答一个关于当前天气的问题，而它本身并不知道当前天气。
传统方式（纯推理）：
问：今天北京的天气如何？
答：对不起，我没有联网，无法查看当前天气。
ReAct方式（推理 reason+ 行动act）：
- 模型先思考：要回答这个问题，我需要查找当前北京的天气。
- 行动：调用一个天气 API 或浏览器搜索。
- 接收结果：北京今天晴 32°C。
- 再次思考：得到了天气数据，现在可以回答了。
- 输出最终答案：北京今天晴，气温 32°C。
ReAct 的核心结构：
ReAct 提示通常包含多个交替的步骤，比如：
- Thought: 我需要知道X才能解答。
- Action: 查找X（比如调用工具或执行代码）
- Observation: 得到X的结果。
- Thought: 基于结果，我可以得出结论。
- Answer: Y。
ReAct 的优点：
- 更强的逻辑推理能力
- 可以调用外部工具（如计算器、搜索引擎）
- 可以进行多步思考和调整
- 效果优于单纯的Chain-of-Thought（CoT）推理
应用场景
- 多步骤问答
- 工具增强型问答（Tool-augmented QA）
- 任务规划
- Web搜索、代码执行等
ReAct与CoT区别
什么是CoT？
Chain-of-Thought (CoT) 推理是指一种让大语言模型（LLM）在回答问题时，能够通过分步推理的方式展开思考，而不是直接给出最终答案。CoT 方法帮助模型通过逐步推理得出答案，从而避免“跳过”关键的推理过程，提升其推理和解答能力。
CoT 推理的核心概念：
CoT 推理的关键是将问题分解为多个中间步骤，让模型清楚地表达思考过程。这种方法模拟了人类在解决复杂问题时常常采用的思考方式：通过逐步分析、推导每一个小问题，最终得出结论。
举个例子：
假设我们有一个数学问题：
问题：如果有3个苹果，给了你2个苹果，现在你一共有多少个苹果？
没有CoT的回答：
答：5个苹果。
使用CoT的回答：
我有3个苹果。
给了我2个苹果。
所以我总共有3 + 2 = 5个苹果。
可以看到，CoT 会让模型逐步地列出每一步的推理过程，而不仅仅是直接给出答案。
CoT 在不同领域的应用：
- 数学推理：例如数学运算题，CoT 可以帮助模型一步步进行数值推导。
- 自然语言理解：处理含有多步骤的语言理解任务，如推理题、翻译、总结等。
- 决策过程：例如在游戏、机器人控制、医学诊断等场景中，CoT 可以帮助模型分步骤做出决策。
CoT 与 ReAct 的对比：
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CoT 专注于推理的过程，即通过思考和推导一步步得到答案。
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ReAct 则结合了推理和行动，也就是说，它不仅进行推理，还会根据需要调用外部工具或执行某些行动（如API调用、搜索等）。
例子对比：
- CoT 例子：
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问：一个果园里有 5 个树，每棵树上有 10 个苹果，一共有多少个苹果？
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CoT 推理：
1. 每棵树上有 10 个苹果。2. 共有 5 棵树。3. 所以总共有 5 * 10 = 50 个苹果。
- ReAct 例子（在需要查找信息的情况下）：
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问：今天纽约的天气如何？
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ReAct 推理：
1. 我需要知道今天纽约的天气。2. 行动：调用天气查询 API 或搜索天气信息。3. 观察：得到今天纽约的天气是晴天，气温 30°C。4. 输出：今天纽约的天气是晴天，气温 30°C。