ReAct 框架：交错执行推理与行动以解决知识密集型任务 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个非常有趣且强大的框架——ReAct (Reasoning and Acting)。它是一种专门设计用来解决知识密集型任务的架构，核心思想是通过交错执行推理和行动，使模型能够更好地探索环境、检索信息并最终达成目标。 1. 知识密集型任务的挑战 在深入了解 ReAct 之前，我们需要明确什么是知识密集型任务以及它们面临的挑战。简单来说，知识密集型任务是指那些需要大量外部知识才能有效解决的问题。这些任务通常涉及： 复杂推理: 需要多步骤的逻辑推导和信息整合。 外部知识依赖: 单纯依靠模型自身训练数据无法解决，需要查询外部知识库或互联网。 动态环境交互: 环境会根据模型的行动而改变，需要持续观察和调整策略。 传统的语言模型，尤其是那些基于 Transformer 的模型，虽然在语言生成方面表现出色，但在处理知识密集型任务时往往会遇到瓶颈。原因主要在于： 知识存储限制: 模型参数容量有限，无法存储所有必要的知识。 推理能力不足: 缺乏明确的推理机制，难以进行复杂的逻辑推导。 环境适应性差: 无法有效 …