ReAct prompting

ReAct prompting, bilgisayarın dil anlama sistemlerini (LLM) daha iyi kullanmasını sağlayan bir yöntemdir. 2022'de ortaya çıktı. Bu yöntem, bilgisayarın hem düşünmesini hem de eylemde bulunmasını içerir. Yani, bilgisayar hem mantıklı düşünüyor hem de bu düşüncelere göre hareket ediyor.

Bu yöntem sayesinde, bilgisayarlar sorulan sorulara daha net ve doğru cevaplar verebiliyor. Yanlış veya kafa karıştırıcı cevaplar vermeleri azalıyor.

Önceden, bu tür işler için "LangChain" adında bir araç kullanılıyordu. Ama şimdi OpenAI, bu işleri daha kolay yapabilmek için kendi sistemine bazı yeni özellikler ekledi.

Sonuç olarak, ReAct yöntemiyle çalışan bilgisayar programları, dil anlama konusunda daha başarılı oluyor ve kullanıcıların istedikleri bilgileri daha iyi alabiliyorlar. Bu yöntem, dil anlama teknolojisinin gelişmesinde önemli bir adım olarak görülüyor.

"ReAct prompting" yöntemi, Dil Modellemesi için geliştirilmiş bir tekniktir ve 2022'de tanıtılmıştır. Bu yöntem, mantıklı düşünme ve eylem yapma öğelerini bir araya getirir, bu yüzden "ReAct" (Reasoning and Action) adını almıştır. ReAct, Dil Modellemesi'ne (LLM) daha açıklayıcı ve daha az yanıltıcı cevaplar üretmesi için yardımcı olur. Böylece, kullanıcılar istedikleri sonuçları daha iyi elde edebilirler.

ReAct, "zincirleme düşünce" (Chain of Thought ya da CoT) gibi diğer yöntemlere göre bazı avantajlara sahiptir. Özellikle, LLM'lerin yanıltıcı cevaplar vermesini (hallüsinasyon) azaltmada etkilidir. Bu sayede, kullanıcıların istedikleri bilgiyi daha doğru bir şekilde alması sağlanır.

"LangChain" adlı bir araç, özellikle ReAct tarzı komutlar için geliştirilmişti. Ancak son zamanlarda, OpenAI bu tarz komutları daha kolay kullanabilmek için API'lerine fonksiyon çağırma özelliği ekledi. Bu sayede, LangChain gibi harici araçlara ihtiyaç kalmadan ReAct ve benzeri yöntemler kullanılabiliyor.

ReAct tabanlı otomatik ajanlar (yapay zeka yardımcıları), LLM uygulamalarının en yaygın kullanılan örnekleri arasında yer alıyor. Henüz bu alanın tam olarak tanımlanmış kuralları yok, ama şu ana kadar ReAct ve türevleri, LLM'lerin kullanımı açısından oldukça heyecan verici uygulamalar sunuyor.

Örnek bir senaryo

Diyelim ki bir kişi, akıllı asistanından (bir LLM kullanıyor) en yakın kütüphanenin açılış saatlerini öğrenmek istiyor. Normal bir LLM, doğrudan "En yakın kütüphane saat 9'da açılıyor" gibi bir cevap verebilir. Ancak bu cevap her zaman doğru olmayabilir çünkü asistan, kişinin bulunduğu yeri veya o günkü özel durumları göz önünde bulundurmayabilir.

ReAct prompting yöntemini kullanan bir asistan ise durumu daha kapsamlı değerlendirir:

Düşünme (Reasoning): Asistan, kullanıcının konumunu ve o günkü özel durumları (tatil günleri, olağanüstü durumlar vb.) göz önünde bulundurur. "Kullanıcı şu anda şehir merkezinde, bugün resmi bir tatil."

Eylem (Action): Ardından, bu bilgilere dayanarak en uygun eylemi belirler. "Şehir merkezindeki kütüphanenin tatil günlerindeki açılış saatlerini kontrol etmeliyim."

Sonuç: Son olarak, bu adımları takip ederek doğru ve güncel bilgiyi sağlar: "Bugün tatil olduğu için, şehir merkezindeki kütüphane saat 11'de açılıyor."

Bu şekilde, ReAct prompting yöntemi kullanan bir LLM, sadece doğru bilgiyi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bu bilgiye nasıl ulaştığını da açıklar, böylece kullanıcıya daha güvenilir ve anlaşılır bir deneyim sunar.

ReAct prompting 2023 gelişmeleri ve geleceği

ReAct yönlendirme, 2022'de ortaya çıkan ve 2023'te önemli gelişmeler gösteren bir yöntemdir. Bu yöntem, dil modellerinin yanıtlarının doğruluğunu zincirleme düşünce (CoT) gibi diğer yöntemlere göre artırmak amacıyla tasarlanmıştır ve akıl yürütme ile eylemi (bu nedenle "ReAct") birleştirir. Dil modellerinde uygulanması, yanıtlarını daha açıklayıcı ve hata yapma olasılığını azaltarak kullanıcılara daha iyi sonuçlar sunar.

2023'teki ReAct yönlendirmenin dikkate değer bir uygulaması, bankacılık müşteri hizmetleri chatbotları alanındadır. Bu chatbotlar, ReAct yönlendirmeyi kullanarak, yüksek bir anlama ve doğruluk seviyesiyle karmaşık müşteri sorgularını ele alabiliyorlar. ReAct yönlendirme, geri bildirim döngüleri ve dış veri kaynaklarıyla birlikte, konuşma yanıtı oluşturma için ince ayar yapılmış modelleri kullanıyorlar. Bu kapsamlı yaklaşım, chatbotların, ilgili tüm bağlam bilgilerini ve dış veri kaynaklarını (API'lar ve iç veritabanları gibi) dikkate alarak müşterileri sorguları boyunca etkili bir şekilde yönlendirmelerini sağlıyor.

ReAct çerçevesi, konuşma akışını yönetmede ve kullanıcının niyetiyle uyumlu bir sonuca yönlendirmede kritik bir rol oynuyor. Bu, bir dizi adımı içerir: görevi özetleyen bir düşünce yanıtı üretmek, veri çıkarmak için eylemleri gerçekleştirmek (API çağrıları veya veritabanı aramaları gibi) ve hatalar durumunda son yanıtı üretmek veya süreci tekrarlamak için gözlem kullanmak.

Bu çerçeve sadece bankacılıkla sınırlı değildir; e-ticaret ürün aramaları gibi çeşitli alanlarda uygulanabilir. E-ticarette ReAct yönlendirme, büyük ürün kataloglarını ve çeşitli ürün özelliklerini ele alabilir, chatbotun ayrıntılı ürün verilerini ve fiyatlandırma ve stok durumu gibi dinamik değişen detayları yönetmesini sağlar.

ReAct yönlendirmenin geleceği, karmaşık iş problemlerini ele alırken umut verici görünüyor. Bu problemler, detaylı müşteri sorgularını ele almak ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak gibi konuları içerir. Dil modellerinin uygulanmasında önemli bir adımı temsil eden ReAct yönlendirme, daha doğru, bağlam farkındalığına sahip ve kullanıcıya özgü çözümler sunar.

ReAct yönlendirmesi ve uygulamaları hakkında daha detaylı bilgi için Width.ai ve Thoughtworks kaynaklarına göz atabilirsiniz​​​​.