ReAct的主要就是备用来调用函数,现在给出一个使用Code-Like的Prompt,同样支持外部函数调用稍微修改一下choose_action,应该就可以实现一次性调用多个外部工具.支持Json返回,而且返回很稳定.ReActinCode-Like#youareaprocess,followthecode.importjsonfromty

Chain-of-ThoughtPromptinghttps://www.promptingguide.ai/zh/techniques/cot#%E9%9B%B6%E6%A0%B7%E6%9C%AC-cot-%E6%8F%90%E7%A4%BA链式思考（CoT）提示图片来源：Wei等人（2022）在Wei等人（2022）中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本

一、研究背景  本研究聚焦于改进跨语言链式思考（Chain-of-Thought,CoT）推理，这是针对大型语言模型（LLMs）推理过程中的一种技术。传统上，链式思考通过引导模型按步骤生成推理路径，以提高推理任务的准确性。具体来说，零样本链式思考（zero-shotCoT）通过简单的提示，如“Let’sthinks

电商助手是一款集合了多种电商经营决策功能的工具软件，旨在帮助电商从业者完成从商品发布到订单管理、客服沟通、数据分析等一系列电商运营任务。京东零售基于Multi-Agents理念搭建了商家助手大模型在线推理服务架构，这一系统的核心是算法层基于ReAct范式定制多个LLMAIAgent

《\(Telescope\)》Iwaslookingatthesky,itopendown我望着无边的天际Sawyoucomingdown,likeGabriel看着你如同上帝的使者般到来Andmywillbegan,rightthenandthere此时此刻你便是我最大的祈愿Noteventheangelscouldcompare远比天使更令人着迷

ICLR2023原文地址1.MotivationChain-of-Thought(CoT)使LargeLanguageModels(LLMs)在复杂的推理任务中取得了令人鼓舞的结果。本文提出了一种新的解码策略——self-consistency，以取代贪婪解码。self-consistency利用了一种直觉，即一个复杂的推理问题通常允许多种不同的思维

背景https://zhuanlan.zhihu.com/p/6290875872021年，提示学习（promptlearning）浪潮兴起，而早在2020年，OpenAI就在论文 LanguageModelsareFew-ShotLearners 中提出了如何使用promptlearning提升大模型的推理能力。论文中提出了Zero-shot、One-shot、Few-shot三种不同的

"思维链"（ChainofThought）是指一系列有逻辑关系的思考步骤或想法，这些步骤或想法相互连接，形成了一个完整的思考过程。它是指导我们思考和解决问题的一种方法，可以帮助我们更好地理解问题、分析问题和解决问题。一个有效的思维链应该具有以下特点：逻辑性：思维链中的每个思考步骤都应