در دنیای هوش مصنوعی، هرچه مدل‌های زبانی قدرتمندتر می‌شوند، نیاز به رویکردهایی دقیق‌تر برای هدایت آن‌ها هم بیشتر احساس می‌شود. یکی از این رویکردهای نوآورانه، ReAct Prompting است؛ تکنیکی که ترکیب دو مفهوم کلیدی یعنی Reasoning (استدلال) و Acting (اقدام) را در فرایند پرامپت‌نویسی ممکن می‌سازد. با استفاده از این روش، مدل نه‌تنها قادر است درباره مسئله فکر کند، بلکه می‌تواند بر اساس استدلال‌های خود دست به عمل بزند؛ چیزی که آن را به ابزاری حیاتی برای حل مسائل چندمرحله‌ای و تصمیم‌گیری هوشمند تبدیل کرده است.
در این مقاله، با مفهوم ReAct Prompting از پایه آشنا می‌شویم: اینکه چگونه کار می‌کند، چه تفاوتی با روش‌هایی مانند Chain-of-Thought Prompting دارد و چرا در طراحی پرامپت‌های موثرتر و عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) نقش کلیدی ایفا می‌کند. همچنین نمونه‌هایی از کاربرد واقعی آن را بررسی می‌کنیم تا ببینیم چطور می‌توان با چند خط پرامپت هوشمندانه، یک مدل زبانی را از صرفا پاسخ‌گو بودن، به یک تصمیم‌گیر فعال و منطقی تبدیل کرد.
ReAct Prompting چیست؟
ReAct Prompting یک تکنیک پیشرفته در مهندسی پرامپت است که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اجازه می‌دهد همزمان فکر و عمل کنند. در واقع این روش مدل را قادر می‌سازد به‌جای تولید پاسخ نهایی در یک مرحله، مراحل استدلال خود را به صورت گام‌به‌گام تولید کند و بر اساس هر گام، اقدام مشخصی انجام دهد. ایده اصلی این است که هر Thought (تفکر) می‌تواند به یک Action (عمل) منجر شود و نتیجه این عمل یا Observation، به استدلال بعدی مدل کمک کند تا تصمیم نهایی بهینه‌تر شود.
فرمت استاندارد ReAct Prompting معمولا به شکل زیر است:
|
1 |
Thought 1 → Action 1 → Observation 1 → Thought 2 → Action 2 → Observation 2 → … → Answer |
- Thought: مدل توضیح می‌دهد که چه چیزی را بررسی می‌کند یا چه استدلالی در ذهن دارد.
- Action: مدل عملی را انجام می‌دهد، مثل جستجو در وب، پرس‌وجو از پایگاه داده، یا فراخوانی یک تابع.
- Observation: نتیجه اقدام انجام‌شده ثبت می‌شود و برای مرحله بعدی به کار می‌رود.
- Answer: مدل پاسخ نهایی یا نتیجه تصمیم‌گیری خود را ارائه می‌دهد.
تفاوت کلیدی ReAct Prompting با روش‌هایی مانند Chain-of-Thought (CoT) Prompting در همین ارتباط مستقیم بین فکر و عمل است. در CoT، مدل فقط زنجیره‌ای از افکار تولید می‌کند و بدون دسترسی مستقیم به ابزار یا داده‌های خارجی، پاسخ نهایی را می‌سازد. اما در ReAct Prompting، مدل می‌تواند در حین استدلال به داده‌ها و ابزارهای خارجی دسترسی پیدا کند و از آن‌ها برای بهبود دقت و کاهش خطا استفاده کند.
به عنوان مثال، اگر بخواهیم از مدل بپرسیم:
«کدام کشورها در سال ۲۰۱۶ میزبان المپیک و جام ملت‌های اروپا بودند؟»
مدل در قالب ReAct Prompting ابتدا تصمیم می‌گیرد المپیک را جستجو کند (Thought → Action → Observation) و سپس جام ملت‌ها را بررسی کند و در نهایت پاسخ نهایی را ارائه دهد. این گام‌ها باعث می‌شود مسیر استدلال شفاف باشد و احتمال تولید پاسخ اشتباه یا حدسی به حداقل برسد.
به‌طور خلاصه، ReAct Prompting روشی است که مدل‌های زبانی را از صرفا مولد متن، به موجودیت‌های فکری و اقدام‌کننده تبدیل می‌کند و به طراحان پرامپت این امکان را می‌دهد که سیستم‌های هوشمندتر، قابل توضیح‌تر و دقیق‌تر بسازند.
سازوکار ReAct Prompting و مثال عملی گام‌به‌گام
برای درک بهتر ReAct Prompting، بیایید آن را با یک مثال واقعی بررسی کنیم. فرض کنید می‌خواهیم از مدل بپرسیم:
«کدام کشورها در سال ۲۰۱۶ میزبان المپیک و جام ملت‌های اروپا بودند؟»
این سوال چندمرحله‌ای است و نیاز دارد مدل ابتدا اطلاعات بخش اول سوال را جمع‌آوری کند و سپس بخش دوم را بررسی کند. در یک پرامپت ساده، احتمال خطای مدل بالاست؛ اما با ReAct Prompting، مدل در هر مرحله فکر می‌کند، اقدام می‌کند و نتیجه را مشاهده می‌کند.
مرحله ۱: Thought → Action → Observation
|
1 2 3 |
Thought 1: ابتدا باید بدانم المپیک ۲۰۱۶ در کدام کشور برگزار شد. Action 1: Search[“2016 Olympics host country”] Observation 1: المپیک ۲۰۱۶ در ریودوژانیرو، برزیل برگزار شد. |
مدل با این گام، اطلاعات مورد نیاز برای مرحله بعد را آماده می‌کند.
مرحله ۲: ادامه استدلال و اقدام
|
1 2 3 |
Thought 2: حالا باید بفهمم جام ملت‌های اروپا ۲۰۱۶ در کجا برگزار شد. Action 2: Search[“Euro 2016 host country”] Observation 2: جام ملت‌های اروپا ۲۰۱۶ در فرانسه برگزار شد. |
مرحله ۳: پاسخ نهایی
|
1 2 |
Thought 3: حالا می‌توانم پاسخ نهایی را ارائه کنم، ترکیب داده‌های مرحله قبل نشان می‌دهد. Action 3: Finish[“المپیک ۲۰۱۶ در برزیل و یورو ۲۰۱۶ در فرانسه برگزار شد.”] |
در این مثال، مشاهده می‌کنیم که مدل نه‌تنها پاسخ درست را ارائه می‌دهد، بلکه مسیر استدلالش نیز شفاف است. این همان ویژگی کلیدی ReAct Prompting است: ترکیب reasoning و action در قالب پرامپت.
نکات کلیدی پیاده‌سازی ReAct Prompting
- طراحی Thought دقیق: هر Thought باید واضح بیان کند که مدل چه چیزی را بررسی می‌کند یا چه استدلالی دارد.
- Action عملیاتی و قابل اجرا: Action می‌تواند جستجو، فراخوانی API، یا پرس‌وجو از پایگاه داده باشد.
- Observation واقعی: نتیجه Action باید به مدل بازگردد تا در مراحل بعدی استفاده شود.
- Finish مشخص: در نهایت مدل پاسخ نهایی یا تصمیم خود را ارائه می‌دهد.
این چرخه Thought → Action → Observation → Finish باعث می‌شود مدل‌ها از حدس زدن صرف خارج شوند، دقت بالاتری داشته باشند و مسیر تصمیم‌گیری‌شان برای کاربر قابل تحلیل و ردیابی باشد.
مزایا و ویژگی‌های کلیدی ReAct Prompting
ReAct Prompting یک تکنیک پیشرفته پرامپت‌نویسی است که نه‌تنها مسیر استدلال مدل‌های زبانی را شفاف می‌کند، بلکه امکان دسترسی به ابزارها و داده‌های خارجی را نیز فراهم می‌آورد. در ادامه مهم‌ترین مزایا و ویژگی‌های آن را مرور می‌کنیم:
۱. بهبود استدلال چندمرحله‌ای
با استفاده از الگوی Thought → Action → Observation → Finish، مدل‌ها قادرند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کنند. هر مرحله شامل تفکر و اقدام است و نتیجه مرحله قبل در تصمیم‌گیری مرحله بعد به کار می‌رود. این فرایند باعث کاهش خطا و افزایش دقت در پاسخ‌های چندمرحله‌ای می‌شود، به‌خصوص در سوالاتی که نیاز به جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف دارد.
۲. کاهش خطا و هالوسینیشن
مدل‌های زبانی بزرگ گاهی اوقات بدون دسترسی به داده‌های واقعی، پاسخ‌های حدسی یا نادرست تولید می‌کنند (Hallucination). در ReAct Prompting، هر Action می‌تواند شامل جستجو در وب، فراخوانی API یا پرس‌وجو از پایگاه داده باشد و Observation نتیجه آن به مدل بازگردد. این حلقه باعث می‌شود مدل کمتر به حدس زدن تکیه کند و خروجی‌ها دقیق‌تر باشند.
۳. تقویت Explainability و قابلیت ردیابی
یکی از ویژگی‌های مهم ReAct Prompting، شفافیت مسیر تصمیم‌گیری است. با ثبت Thought و Action در هر مرحله، کاربران و توسعه‌دهندگان می‌توانند دلیل انتخاب هر اقدام و نحوه رسیدن مدل به پاسخ نهایی را مشاهده و تحلیل کنند. این امر برای سیستم‌های AI قابل توضیح و پروژه‌های حساس به تصمیمات مدل، ارزش بالایی دارد.
۴. انعطاف‌پذیری در استفاده از ابزارها
ReAct Prompting این امکان را می‌دهد که مدل‌ها در طول استدلال، از ابزارهای خارجی کمک بگیرند. برای مثال، مدل می‌تواند داده‌های زنده را از یک پایگاه داده بازیابی کند یا توابع تحلیلی را فراخوانی نماید. این انعطاف‌پذیری باعث می‌شود پرامپت‌ها بتوانند در طیف وسیعی از کاربردها، از پژوهش‌های علمی تا سیستم‌های پاسخ‌گوی مشتری، استفاده شوند.
۵. افزایش کارایی در پروژه‌های عملی
با کاهش خطا و افزایش شفافیت، ReAct Prompting به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد پرامپت‌های بهینه‌تر و هوشمندانه‌تری بسازند. این تکنیک، ترکیبی از دقت، قابل توضیح بودن و قابلیت توسعه را فراهم می‌کند که در پروژه‌های واقعی، به ویژه سیستم‌های Agent و RAG، مزیت رقابتی محسوب می‌شود.
تفاوت ReAct Prompting با سایر روش‌های پرامپت‌نویسی
| روش پرامپت‌نویسی | محور اصلی | تعامل با ابزار/داده‌های بیرونی | شفافیت مسیر تصمیم‌گیری | کاربرد اصلی |
| Chain-of-Thought (CoT) | تولید زنجیره منطقی از افکار | ندارد | متوسط (فقط افکار مدل) | مسائل متنی و ریاضی ساده |
| Toolformer | انتخاب و فراخوانی ابزار مناسب | دارد | کم (تمرکز روی انتخاب ابزار) | استفاده از توابع خارجی، APIها |
| Agentic Prompting | طراحی عامل‌های خودکار چندابزاره | دارد | متوسط تا بالا (وابسته به طراحی عامل) | سیستم‌های چندابزاره و پیچیده |
| ReAct Prompting | ترکیب استدلال و اقدام در پرامپت | دارد | بالا (Thought + Action + Observation) | مسائل چندمرحله‌ای، RAG، AI Agents، تصمیم‌گیری هوشمند |
با رشد مدل‌های زبانی بزرگ، چندین تکنیک پرامپت‌نویسی برای بهبود دقت و قابلیت استدلال توسعه یافته است. ReAct Prompting نسبت به این روش‌ها ویژگی‌های متمایزی دارد که آن را کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر می‌کند.
۱. مقایسه با Chain-of-Thought (CoT) Prompting
Chain-of-Thought Prompting بر تولید یک زنجیره منطقی از افکار (Thought) تمرکز دارد و مدل را ترغیب می‌کند گام‌به‌گام فکر کند. این روش در استدلال متنی مفید است اما به مدل اجازه نمی‌دهد مستقیما با داده‌های بیرونی تعامل کند یا اقدام عملی انجام دهد.
در مقابل، ReAct Prompting علاوه‌بر تولید Thought، مدل را قادر می‌سازد Action انجام دهد و نتیجه آن را در Observation دریافت کند. این تعامل دوطرفه باعث می‌شود پاسخ‌ها دقیق‌تر و کمتر حدسی باشند و مدل بتواند مسائل چندمرحله‌ای را با داده‌های واقعی حل کند.
۲. مقایسه با Toolformer
Toolformer تکنیکی است که مدل را قادر می‌سازد توابع خارجی را فراخوانی کند، اما تمرکز اصلی آن بر آموزش مدل برای انتخاب ابزار مناسب است. ReAct Prompting علاوه‌بر این، یک چارچوب کامل پرامپت‌نویسی فراهم می‌کند که شامل استدلال، اقدام و مشاهده است و مسیر تصمیم‌گیری مدل را شفاف و قابل ردیابی می‌کند.
۳. مقایسه با Agentic Prompting
روش‌های Agentic معمولا به طراحی عامل‌های خودکار تمرکز دارند که می‌توانند چندین کار را با ابزارهای مختلف انجام دهند. ReAct Prompting بیشتر به سطح پرامپت فردی متمرکز است، یعنی توسعه‌دهنده می‌تواند با یک پرامپت ساده، همان ایده reasoning و acting را در مدل پیاده‌سازی کند بدون نیاز به ساختار پیچیده عامل. این ویژگی باعث می‌شود ReAct Prompting برای توسعه سریع و نمونه‌سازی اولیه بسیار مناسب باشد.
جمع‌بندی تفاوت‌ها
- CoT: فقط استدلال متنی
- Toolformer: تمرکز بر فراخوانی ابزار، بدون مسیر روشن استدلال
- Agentic: عامل‌های پیچیده چندابزاره
- ReAct Prompting: ترکیبی از استدلال، اقدام و مشاهده در سطح پرامپت، با قابلیت پیاده‌سازی سریع و شفافیت مسیر تصمیم‌گیری
به این ترتیب، ReAct Prompting به‌عنوان یک تکنیک مدرن و انعطاف‌پذیر، پل بین استدلال انسانی‌مانند و اقدام عملی در مدل‌های زبانی محسوب می‌شود و می‌تواند در کاربردهای مختلف از پژوهش گرفته تا توسعه سیستم‌های پاسخ‌گوی هوشمند استفاده شود.
کاربردهای عملی و نمونه پیاده‌سازی واقعی ReAct Prompting
ReAct Prompting به‌دلیل ترکیب استدلال و اقدام، کاربردهای گسترده‌ای در پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی دارد. مهم‌ترین کاربردها عبارت‌اند از:
۱. استفاده در RAG (Retrieval-Augmented Generation)
در سیستم‌های RAG، مدل‌های زبانی از یک پایگاه داده خارجی برای پاسخ به سوالات استفاده می‌کنند. با ReAct Prompting، مدل می‌تواند ابتدا Thought خود را تولید کند، سپس با Action مناسب داده‌ها را از پایگاه بازیابی کند و Observation را برای استدلال بعدی به کار ببرد. این فرایند باعث افزایش دقت و کاهش خطای حدسی مدل می‌شود.
۲. استفاده در AI Agents
در توسعه عامل‌های هوشمند، ReAct Prompting امکان می‌دهد مدل در حین تعامل با ابزارهای مختلف، تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله داشته باشد. برای مثال، یک Agent می‌تواند ابتدا داده‌ها را جستجو کند، سپس تحلیل آماری انجام دهد و در نهایت پاسخ یا توصیه خود را ارائه دهد.
۳. طراحی پرامپت‌های تصمیم‌محور
توسعه‌دهندگان می‌توانند از ReAct Prompting برای طراحی پرامپت‌هایی استفاده کنند که مدل را به جای تولید صرف متن، به تصمیم‌گیری فعال وادار کنند. این کاربرد در سیستم‌های پاسخ‌گو، پشتیبانی مشتری، تحلیل داده و پژوهش‌های علمی بسیار مفید است.
نمونه عملی گام‌به‌گام
فرض کنید می‌خواهیم مدل بپرسیم:
«کدام کشورها میزبان المپیک و جام ملت‌های اروپا در سال ۲۰۱۶ بودند و چه مدال‌هایی کسب کردند؟»
پرامپت ReAct می‌تواند به شکل زیر طراحی شود:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
Thought 1: ابتدا باید کشور میزبان المپیک ۲۰۱۶ را پیدا کنم. Action 1: Search[“2016 Olympics host country”] Observation 1: المپیک ۲۰۱۶ در ریودوژانیرو، برزیل برگزار شد. Thought 2: حالا باید کشور میزبان جام ملت‌های اروپا ۲۰۱۶ را پیدا کنم. Action 2: Search[“Euro 2016 host country”] Observation 2: جام ملت‌های اروپا ۲۰۱۶ در فرانسه برگزار شد. Thought 3: برای هر کشور، نتایج مدال‌ها را بررسی می‌کنم. Action 3: Search[“2016 Olympics medal table Brazil”], Search[“Euro 2016 results France”] Observation 3: برزیل ۷ مدال طلا، فرانسه ۳ مدال طلا کسب کردند. Thought 4: اطلاعات جمع‌آوری شده را ترکیب می‌کنم. Action 4: Finish[“المپیک ۲۰۱۶ در برزیل برگزار شد با ۷ مدال طلا و یورو ۲۰۱۶ در فرانسه با ۳ مدال طلا.”] |
این مثال نشان می‌دهد که چگونه Thought → Action → Observation در یک پرامپت واقعی اجرا می‌شود و مدل قادر است به شکل دقیق، مرحله‌به‌مرحله تصمیم بگیرد و اطلاعات واقعی بازیابی کند.
چالش‌ها و محدودیت‌های ReAct Prompting
با وجود مزایای فراوان، ReAct Prompting محدودیت‌ها و چالش‌هایی هم دارد که باید در نظر گرفته شوند:
- نیاز به طراحی دقیق پرامپت: هر Thought و Action باید واضح و دقیق تعریف شود. پرامپت‌های مبهم یا ناقص ممکن است باعث تولید خروجی اشتباه یا خطای مدل شوند.
- هزینه محاسباتی بیشتر: اجرای چند مرحله Thought → Action → Observation نسبت به پرامپت‌های ساده، منابع بیشتری مصرف می‌کند و زمان پاسخ‌دهی طولانی‌تری دارد.
- پیچیدگی مدیریت Observation: در پروژه‌های بزرگ، مدیریت و ترکیب داده‌های جمع‌آوری‌شده در هر Observation ممکن است دشوار باشد و نیاز به برنامه‌نویسی یا ساختار داده مناسب دارد.
- وابستگی به ابزار و داده‌های خارجی: دقت و کارایی مدل به کیفیت و دسترس‌پذیری منابع خارجی وابسته است. خطا در داده‌های ورودی می‌تواند به خطای نهایی منجر شود.
جمع‌بندی
ReAct Prompting یک تکنیک پیشرفته و نوآورانه در مهندسی پرامپت است که به مدل‌های زبانی امکان می‌دهد هم استدلال چندمرحله‌ای داشته باشند و هم اقدام عملی انجام دهند. با این روش، مدل‌ها می‌توانند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک تقسیم کنند، داده‌های واقعی را بازیابی کنند و مسیر تصمیم‌گیری خود را شفاف و قابل تحلیل ارائه دهند.
این تکنیک، مزایایی همچون افزایش دقت، کاهش خطا، قابلیت ردیابی و انعطاف‌پذیری در استفاده از ابزارها را فراهم می‌کند. همچنین، با کاربرد در پروژه‌هایی مانند RAG، AI Agents و سیستم‌های پاسخ‌گوی هوشمند، می‌تواند پرامپت‌ها را از سطح تولید متن ساده به سطح تصمیم‌گیری فعال ارتقا دهد.
با وجود چالش‌هایی مانند نیاز به طراحی دقیق و هزینه محاسباتی بالاتر، ReAct Prompting یک ابزار قدرتمند برای توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی است که به دنبال پرامپت‌های هوشمند، قابل توضیح و عملیاتی هستند.
منابع
promptingguide.ai | asycd.medium.com | geeksforgeeks.org | arxiv.org | mercity.ai | relevanceai.com
سوالات متداول
در Chain-of-Thought، مدل تنها زنجیره‌ای از افکار تولید می‌کند و بدون دسترسی به داده‌های خارجی، پاسخ نهایی ارائه می‌دهد. اما ReAct Prompting علاوه بر استدلال، مدل را قادر می‌سازد اقدام عملی انجام دهد و نتیجه آن را برای مراحل بعدی استفاده کند، که دقت و کاربرد عملی را افزایش می‌دهد.
به طور کلی، این تکنیک برای مدل‌های بزرگ زبانی که توانایی تولید متن با کیفیت و درک مراحل استدلال را دارند، مناسب است. مدل‌های کوچک‌تر ممکن است در تولید Thought و Action دقیق دچار مشکل شوند.
یک پرامپت ReAct شامل سه بخش اصلی است:
Thought: مدل توضیح می‌دهد که چه چیزی را بررسی می‌کند.
Action: اقدام عملی انجام می‌شود، مثل جستجو یا فراخوانی یک تابع.
Observation: نتیجه Action ثبت می‌شود و برای مرحله بعدی استفاده می‌شود.
در نهایت، مدل پاسخ نهایی (Answer) را ارائه می‌دهد.
دیدگاهتان را بنویسید