AI的世界正在日新月异的变化发展着，尤其是身处在互联网工作，感受更加明显；之前一直流行要怎么写Prompt，现在又新出了Skills，这两天Clowbot又刮起一阵热潮。。。。虽然各种在AI软件里，你可以通过自然语言得到自己想要的，但对于真正想要投身互联网科技相关工作的，Prompt能力在当下来说仍是重中之重为什么？因为在AI时代， 如果把AI比作一个拥有无限知识的“超级实习生”，那么Prompt就是你作为管理者下达的“工作简报”。一个含糊不清的指令，只会得到平庸的复读；而一个精准的Prompt，会放大AI的产能，而且现在很多实际工作中经常会需要涉及针对不同的业务场景来撰写相应的Prompt ...

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从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...