ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการผสมผสานการใช้เหตุผลและการกระทำเข้าด้วยกัน ReAct Prompting ช่วยให้ LLMs สามารถ:
- ติดตามการใช้เหตุผล: ReAct Prompting แสดงให้ LLMs เห็นถึงขั้นตอนการใช้เหตุผลที่จำเป็นในการแก้ปัญหาหรือตอบคำถาม สิ่งนี้ช่วยให้ LLMs เข้าใจบริบทของงานและสร้างคำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องมากขึ้น
- ดำเนินการ: ReAct Prompting ยังช่วยให้ LLMs สามารถดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การเข้าถึงข้อมูลจากฐานความรู้หรืออินเทอร์เน็ต สิ่งนี้ช่วยให้ LLMs สามารถรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องและทันสมัยสำหรับการใช้เหตุผล
- โต้ตอบ: ReAct Prompting ช่วยให้ LLMs สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้และสภาพแวดล้อม สิ่งนี้ช่วยให้ LLMs สามารถปรับคำตอบให้เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะและรับข้อมูลเพิ่มเติมจากผู้ใช้หากจำเป็น
ReAct Prompting ประสบความสำเร็จในงานต่าง ๆ มากมาย เช่น การตอบคำถาม การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการตัดสินใจแบบโต้ตอบ
ตัวอย่างการใช้ ReAct Prompting:
- การตอบคำถาม: สมมติว่าผู้ใช้ถามคำถามว่า “เมืองหลวงของฝรั่งเศสคืออะไร?” ReAct Prompting สามารถช่วยให้ LLM ติดตามการใช้เหตุผลดังต่อไปนี้:
- ค้นหาประเทศที่ชื่อว่า “ฝรั่งเศส”
- ระบุเมืองหลวงของประเทศนั้น
- ตอบคำถามด้วยเมืองหลวงที่พบ
- การตรวจสอบข้อเท็จจริง: สมมติว่าผู้ใช้อ้างว่า “โลกแบน” ReAct Prompting สามารถช่วยให้ LLM ตรวจสอบข้อเท็จจริงนี้โดย:
- ค้นหาแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับรูปร่างของโลก
- วิเคราะห์ข้อมูลนั้นเพื่อพิจารณาว่าโลกแบนหรือไม่
- แจ้งให้ผู้ใช้ทราบผลลัพธ์
- การตัดสินใจแบบโต้ตอบ: สมมติว่าผู้ใช้กำลังวางแผนการเดินทางไปยังเมืองใหม่ ReAct Prompting สามารถช่วยให้ LLM ตัดสินใจเกี่ยวกับที่พัก ร้านอาหาร และสถานที่ท่องเที่ยวโดย:
- ถามผู้ใช้เกี่ยวกับความชอบและข้อจำกัดของพวกเขา
- ค้นหาตัวเลือกที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้
- นำเสนอตัวเลือกที่เหมาะสมแก่ผู้ใช้
ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นที่ทรงพลังที่สามารถช่วยให้ LLMs เข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ LLMs โดยทาง FortRAG ก็ได้มีการประยุกต์ใช้เทคนิคนี้ในการทำให้ Prompt แม่นยำขึ้นอย่างมาก
Reference: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (react-lm.github.io)
