So erweitern Sie LLMs mit Tools

"Wir erstellen eine Eingabeaufforderung mit den folgenden Elementen:

eine Liste der möglichen und eine Beschreibung, was sie sind und wie man sie verwendet
die Vorlage der Reasoning-Act (ReAct)-Eingabeaufforderungstechnik
das Rubbelbuch mit den Ergebnissen der vorherigen Schritte
der Ausgabeindikator, der dem LLM bei der korrekten Formatierung seiner Ausgabe hilft

Die ReAct-Technik zwingt den LLM dazu, über den nächsten Schritt zur Lösung der Frage nachzudenken und ein Werkzeug und eine Werkzeugeingabe auszuwählen, um auf der Grundlage dieses Gedankens weitere Informationen zu erhalten. Anschließend extrahieren wir den Toolnamen und die Eingabe mit Regex, rufen das Tool mit der Eingabe programmgesteuert auf und erhalten die Antwort. Ein Tool könnte beispielsweise das Python-Paket der Wikipedia-Suchmaschine sein.

Wir verwenden das Antworttool, um die LLM-Untersuchung voranzutreiben und die richtige Antwort zu finden. Ein Agent ist eine Hülle um ein LLM, die durch eine Reihe von Tools erweitert wird. Der Agent iteriert, bis die Antwort gefunden ist:

Agent -> Eingabeaufforderung mit vergangenen Schritten -> LLM -> Nächste Schritte -> Tool -> Antwort -> Agent -> ..."

Bitte beachten Sie, dass die französische Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können. So erweitern Sie LLMs mit Tools

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