总结
思维链（CoT）：这是一种让大型语言模型通过中间推理步骤来解决复杂问题的技术。它可以帮助模型获得更好的结果，尤其是在与少样本提示结合时。
事实幻觉问题：大型语言模型由于无法主动更新知识，可能会出现事实错误，即“事实幻觉”。这可以通过在本地知识库中搜索信息的真实性或调用外部搜索工具来解决。
代理（Agent）：代理是能够接触并使用一系列工具的多功能接口。它可以根据用户的输入决定调用哪些工具，并管理整个交互过程。
ReAct框架：这是一个指导大型语言模型推理和行动的思维框架。它基于观察-思考-行动的循环，即推理（Reasoning）和行动（Acting）。这个框架可以提高模型的可解释性和可信度。
LangChain中的代理：LangChain通过代理类封装了ReAct框架，赋予了大模型自主性，使其能够使用工具和与外部环境交互。 理解三元素：
- 大模型：提供逻辑的引擎，负责生成预测和处理输入。
- 与之交互的外部工具：可能包括数据清洗工具、搜索引擎、应用程序等。
- 控制交互的代理：调用适当的外部工具，并管理整个交互过程的流程。
ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION：这是一种代理类型，它可以在ReAct框架的指导下进行推理和行动，例如通过搜索和计算来完成任务。
代码：
import os
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = ( "" )
from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain_openai import ChatOpenAI # ChatOpenAI模型
llm = ChatOpenAI(model=os.environ["LLM_MODELEND"], temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True )
agent.run( "目前市场上玫瑰花的平均价格是多少？如果我在此基础上加价15%卖出，应该如何定价？" )
链条中的每一个环节：
思考题回答
1.推理和行动在ReAct框架中代表什么？
推理（Reasoning）：在ReAct框架中，推理包括对当前环境和状态的观察，并生成推理轨迹。这使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。 行动（Acting）：行动阶段是模型根据推理结果采取下一步行动，如与外部源交互收集信息或给出最终答案。 其相互之间的关系如何？
2.推理和行动在ReAct框架中是连续和交错进行的。推理指导行动，而行动的结果又反馈给推理，形成一个动态的循环。这种循环使得模型能够自主地生成推理轨迹和任务特定操作。 为什么说ReAct框架能改善大模型解决问题时的可解释性和可信度？
3.ReAct框架通过详细记录每一个推理过程，提供了模型决策的透明度，从而提高了可解释性。同时，通过结合内部知识和外部信息，ReAct框架能够提供更可靠和实际的回应，提高了模型的可信度。 LangChain中的代理和链的核心差异是什么？
4.代理（Agent）：代理是能够自主判断、调用工具、决定下一步行动的实体。它通过ReAct框架实现自主性和动态推理。 链（Chain）：链通常指的是一系列顺序执行的步骤或组件，它们可能不具备代理的自主性和动态推理能力。链更多地关注于特定任务的执行，而不是任务的自主管理和决策。
