プロンプトテクニック:ReAct（対話とテキストを通じた理論と行動計画）
ReAct（Reasoning and Action Planning through Conversations and Text）は、自然言語処理技術を使用して、LLM（Large Language Model）などのAIエージェントが特定のタスクや問題に対して理由づけと行動計画を開発および実行するためのテクニックです。
理由づけと行動計画をLLM自身に何度も行わせる、というやり方です。
以下に、ReActテクニックの主要な要点を説明します。
ReActの特徴:話すことで理由を説明する
ReActは、AIが人と話しながら考えたり説明したりする方法です。質問に答えたり、情報を聞いたりしながら、AIは問題を理解し、それに合った計画を考え出します。
ユーザーまたはシステムに対して質問応答形式で情報を収集し、理解し、問題に対する適切な理由づけを生成します。
この対話形式のアプローチにより、LLMはタスクに関連する重要な情報を把握し、適切な行動計画を立てるための基盤を築きます。
ReActの特徴:何度も試して学ぶ
ReActでは、AIが何度も試みて計画を立てることが大切です。最初は完璧でなくても、話すことでAIはどんどん上手になります。問題を解決するためのアイデアや情報を得ることができます。
LLM自体が反復的に理由づけと行動計画を行うプロセスが重要です。初期の理由づけや行動計画は不完全かもしれませんが、ユーザーまたはシステムとの対話を通じて学習し、より適切な情報と戦略を開発します。これにより、LLMは時間と経験を積むことでタスクに対する能力を向上させます。
ReActの特徴:特定の仕事に合わせる
ReActは、特定の仕事や問題に向けてAIを調整する方法です。たとえば、医者の診断を手伝ったり、カスタマーサポートを提供したり、情報を教えてくれたりします。AIは、仕事の種類に合わせて動けます。
タスク固有のコンテキストや要件に合わせてカスタマイズされたアプローチを提供するためです。例えば、医療診断、カスタマーサポート、情報提供など、さまざまなタスクに適用できます。
ReActの特徴:学びながら変わる
ReActは、AIが新しい情報を学んで、状況に合わせて計画を変えることを大事にしています。もしも問題が変わったら、AIはそれに合った行動を考え出し、助けてくれます。
LLMが対話を通じて新しい情報を学習し、状況に応じて適切な行動計画を調整および適応することを強調します。タスクや問題に変化がある場合、LLMはその変化に適応し、最適なアクションを提供します。
まとめ
簡単に言えば、ReActはAIが人と一緒に話しながら、問題を考えて解決する方法です。AIは話すことでどんどん上達し、特定の仕事に合わせて計画を立て、変化にも対応できます。
ReActはAIエージェントが対話形式でユーザーと協力し、理由づけと行動計画を継続的に改善して特定のタスクに取り組むための方法です。このテクニックにより、AIエージェントはタスクの要件に合わせて柔軟かつ効果的なアクションを計画し、実行できるようになります。