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自我反思提示框架：提升AI模型性能的深度分析

1、引言

  在提示工程领域，自我反思提示框架代表了一种先进的技术方法，通过引导AI模型对自己的推理过程和输出进行评估和改进，从而显著提升模型的性能和准确性。本报告将深入探讨自我反思提示框架的概念、技术原理、应用场景以及具体的提示词示例，帮助读者全面理解这一前沿技术。

2、自我反思提示框架的概念

  自我反思提示框架（self-reflection）：一种通过语言反馈来强化基于语言的智能体的框架。根据Shinn等人(2023)的研究，“自我反思是一种’口头’强化的新范例”。这种框架的核心在于引入自我评估、自我反思和记忆组件，使模型能够通过反思自己的行为和输出来持续改进性能。

  Reflexion 框架是一个典型的自我反思框架，它通过动态记忆和自我反思能力来提升智能体的推理技能。它具有标准的 RL 设置，其中奖励模型提供简单的二进制奖励，动作空间遵循ReAct 中的设置。

3、自我反思与ReAct框架的关系

  自我反思框架是对 ReAct 框架的扩展。ReAct 框架提供了一个基本的推理和行动框架，而自我反思框架通过增加自我评估和记忆组件，进一步增强了模型的智能水平。具体来说，反思通过引入自我评估、自我反思和记忆组件扩展了 ReAct 框架。

这种扩展使模型能够：

1. 评估自己的推理过程
2. 反思自己的决策
3. 记忆和学习过去的体验

4、自我反思提示框架的工作原理

  自我反思提示框架的工作原理基于模型生成输出，然后通过提示词引导模型对自己的输出进行评估和反思，最终根据反思结果生成改进的输出。以编写代码为例，AI模型首先会根据给定的任务生成一段代码。然后，模型会被提示对自己的代码进行反思，检查代码的正确性、风格和效率，并给出建设性的批评。

具体来说，模型会执行以下步骤：

1. 生成初始输出
2. 评估初始输出
3. 反思评估结果
4. 生成改进的最终输出

5、自我反思提示框架的应用

  自我反思提示框架在多种场景中都有应用，包括代码生成、问答系统、推理任务等。实验结果表明，反思代理在AlfWorld决策任务、HotPotQA推理问题和HumanEval中的Python编程等方面表现出色。

5.1、在代码生成中的应用

  在代码生成场景中，模型首先生成代码，然后被提示反思代码的正确性、风格和效率。这种反思过程帮助模型生成更高质量、更高效的代码。

5.2、在问答系统中的应用

  在问答系统中，模型生成答案后，会被提示反思答案的准确性、完整性以及是否有更好的表达方式。这种反思过程显著提高了问答系统的性能和准确性。

6、自我反思提示框架的提示词示例

以下是一些自我反思提示框架的提示词示例，这些示例可以帮助引导模型进行自我评估和反思：

评估当前答案：
请评估你对以下问题的答案：“[问题]”。你认为这个答案准确吗？为什么？

识别推理中的错误：
请回顾你对以下问题的推理过程：“[问题]”。你认为哪里可能出错了？

学习经验教训：
从你对以下问题的解答中，你学到了什么经验教训？这些经验教训如何帮助你更好地解决类似问题？

应用先前的经验：
请回忆你之前解决类似问题的经验，并思考如何将这些经验应用到当前问题中。

生成反思标记：
请生成一个反思标记，以评估以下陈述的准确性：“[陈述]”。反思标记可以是"准确"、“部分准确"或"不准确”。

检查代码质量：
请检查你生成的代码，评估其正确性、风格和效率，并提供改进建议。

验证事实准确性：
请验证你的回答中的事实是否准确，并提供引用支持。

评估推理过程：
请评估你的推理过程是否合理，是否有更好的推理路径。

生成改进建议：
请基于你的自我评估，提供改进建议，使你的输出更加准确和全面。

7、结合 ReAct 框架的提示词

  提示词：

请使用交替进行的“思考（Thought)、行动（Action）、观察（Observation）"三个步骤，最后进行”自我反思（Reflexion）“步骤来系统地解决回答任务。
思考：基于当前获得的信息进行推理，明确下一步行动的目标。
行动：每一步行动必须是以下三种之一：
1、Search[实体]：在互联网上搜索精确实体，返回该实体相关页面的首段文字。如果该实体不存在，则返回与其相似的候选实体。
2、Lookup[关键词]：在上一次成功的 Search 操作返回的段落中，查找包含该关键词的下一句。
3、Finish[答案]：得出明确答案后使用此操作，返回答案并终止任务。
观察：记录前一步行动的结果。
反思：检查内容是否准确，推导路径是否合理。如果发现错误、重复或低效，可以总结问题并重新规划策略。
你可以进行多轮推理和检索，但必须严格按照上述格式进行操作，尤其是每一步“行动”只能使用上述三种类型之一。
示例：
问题：科罗拉多造山带东部区域延伸到的区域的海拔范围是多少?
思考 1：我需要搜索“科罗拉多造山带”，获取它的概况，特别是东部延伸区域的信息。
行动 1：Search[科罗拉多造山带]
观察 1：科罗拉多造山带是科罗拉多及其周边地区造山运动的一段。
思考 2：这里没有提到东部延伸区域的具体信息，我需要继续查找“东部区域”。
行动 2：Lookup[东部区域]
观察 2：（结果 1 / 1）东部区域延伸至高平原，称为中原造山带。
思考 3：我已经知道东部区域是高平原，我需要查找高平原的海拔范围。
观察 3：高平原的海拔高度从 1800 到 7000 英尺。
思考 4：我已经得到了答案，可以结束任务。
行动 4：Finish[1800 到 7000 英尺]
反思 1：以上内容是否准确？推导路径是否合理？如不合理，提供改进建议，使输出更加准确和全面。
（示例结束）
现在请回答以下问题：问题：{}

例子：
问题：中国的重庆的面积大，还是广西的面积大，它们之间的面积相差多少

DeepSeek：

ChatGPT：

DeepSeek的v3 API：

8、结论

  自我反思提示框架代表了提示工程领域的一个重要发展方向，通过引导AI模型进行自我评估和反思，显著提高了模型的推理能力和输出质量。这种方法不仅增强了模型的适应性和鲁棒性，还减少了对大量外部反馈的依赖，降低了训练成本。