ReAct 框架

1、什么是 ReAct 框架？

ReAct ： Reasoning + Acting ，将推理与外部工具调用结合，通过交互式探索解决复杂问题。

优点：

提示词：

请使用交替进行的"思考（Thought）、行动（Action）、观察（Observation）"三个步骤来系统地解决回答任务。

思考：基于当前获得的信息进行推理，明确下一步行动的目标。

行动：每一步行动必须是以下三种之一：

1、Search[实体]：在互联网上搜索精确实体，返回该实体相关页面的首段文字。如果该实体不存在，则返回与其相似的候选实体。

2、Lookup[关键词]：在上一次成功的 Search 操作返回的段落中，查找包含该关键词的下一句。

3、Finish[答案]：得出明确答案后使用此操作，返回答案并终止任务。

观察：记录前一步行动的结果。

你可以进行多轮推理和检索，但必须严格按照上述格式进行操作，尤其是每一步"行动"只能使用上述三种类型之一。

示例：

问题：科罗拉多造山带东部区域延伸到的区域的海拔范围是多少?

思考 1：我需要搜索"科罗拉多造山带"，获取它的概况，特别是东部延伸区域的信息。

行动 1：Search[科罗拉多造山带]

观察 1：科罗拉多造山带是科罗拉多及其周边地区造山运动的一段。

思考 2：这里没有提到东部延伸区域的具体信息，我需要继续查找"东部区域"。

行动 2：Lookup[东部区域]

观察 2：（结果 1 / 1）东部区域延伸至高平原，称为中原造山带。

思考 3：我已经知道东部区域是高平原，我需要查找高平原的海拔范围。

行动 3：Search[高平原海拔]

观察 3：高平原的海拔高度从 1800 到 7000 英尺。

思考 4：我已经得到了答案，可以结束任务。

行动 4：Finish[1800 到 7000 英尺]

（示例结束）

现在请回答以下问题：问题：{}

使用该提示词，问题：世界上最长的河流是谁，比长江长多少？

ChatGPT：

DeepSeek：

需要 Google 搜索和 OpenAI 的API，结合 LangChain 框架，已经内置了 ReAct 框架提示词。

需要联网，不然也可以试试直接用 api 运行。

试一下：