AI ReAct: 言語モデルの能力を進化させる革新的な技術
AIのReAct（Reasoning and Acting）を実現するための方法について、以下の詳細な情報を提供します。
ReActの基本概念
ReAct（Reasoning and Acting）は、言語モデル（LLM）を使用して思考（推論）と行動を同時に行うための新しい枠組みです。主な目的は、自然言語推論と意思決定のタスクを統合することで、より高度な言語理解と知識活用を可能にすることです。
ReActの動作ステップ
ReActは以下の2つの主要なステップから成り立ちます：
- Reasoning（推論）：問題領域を分析し、検索の方法と内容を検討します。
- Acting（行動） + Observation（観察）：問題領域の分析結果に応じて具体的な情報を検索し、情報収集を行い、その結果を要約して解答を作成します23。
目次
ReActの実装方法
ReActフレームワークを実装するためには、以下の手順が必要です：
1. 環境構築
まず、開発環境を整える必要があります。Node.jsやReactなどの基本的なツールが必要です。例えば、以下のようにプロジェクトディレクトリを作成し、必要なパッケージをインストールします
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mkdir my-react-app
cd my-react-app
npx create-react-app frontend --template typescript
cd frontend
npm install axios uuid @types/uuid
バックエンドにはExpress.jsなどを使用します：
cd my-react-app
mkdir backend
cd backend
npm init -y
npm install express cors body-parser
2. フロントエンドとバックエンドのセットアップ
フロントエンドではReactコンポーネントを使用してUIを構築し、バックエンドではExpress.jsでAPIエンドポイントを設定します。以下はバックエンドの例です
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const express = require('express');
const cors = require('cors');
const bodyParser = require('body-parser');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const app = express();
app.use(cors());
app.use(bodyParser.json());
const filePath = path.join('/tmp', 'posts.json');
app.get('/posts', (req, res) => {
if (!fs.existsSync(filePath)) {
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify([]));
}
const posts = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath));
res.json(posts);
});
app.post('/post', (req, res) => {
const post = req.body;
if (!fs.existsSync(filePath)) {
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify([]));
}
const posts = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath));
posts.push(post);
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify(posts));
res.json({ status: 'success' });
});
app.post('/react', (req, res) => {
const { id } = req.body;
const posts = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath));
const postIndex = posts.findIndex(p => p.id === id);
if (postIndex !== -1) {
posts[postIndex].reactions++;
}
fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify(posts));
res.json({ status: 'success' });
});
const PORT = 5000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server running on port ${PORT}`);
});
3. ReActフレームワークの実装
ReActフレームワークでは、AIモデルが思考し行動するプロセスを繰り返すことで複雑なタスクを解決します。以下はその具体例です：
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class DownLoad extends BaseTool {
name = "DownLoadTool";
description = "If you receive receipt of order information, download data on parts required from Suplier website.";
_run(name) {
return "car.xlsx";
}
}
class ExtractExcel extends BaseTool {
name = "ExtractExcelTool";
description = "If excel data on parts required is entered, retrieve the data.";
_run(file_path) {
const df = pd.read_excel(file_path);
return df;
}
}
class Makercite extends BaseTool {
name = "MakerCiteTool";
description = "Once data on parts required has been retrieved, retrieve number of parts in stock required from the site.";
_run(df) {
const status = "Stock: (バッテリー,1), (タイヤ, 4), (ウインドウ, 4), (チェア, 4)";
return status;
}
}
これらのクラスは、それぞれ特定のタスク（データダウンロード、Excelデータ抽出、在庫確認）を実行します3。
4. 実行と検証
最後に、ReActフレームワークが正しく動作するかどうか検証します。例えば、車の注文処理が正しく行われるかどうか確認します：
const input = “車を注文したい”; const output = agent_executor.invoke({ input })[‘output’]; console.log(output); このようにして、ReActフレームワークが正しく機能することを確認できます3。
応用例
質問応答システム
ReActは質問応答システムで効果的に機能します。例えば、HotpotQAやFeverなどのデータセットでは、ReActはWikipedia APIと連携して正確な情報を取得し、回答の信頼性を向上させます
インタラクティブな意思決定
ALFWorldやWebShopなどのインタラクティブな環境では、ReActは複雑なタスクを効率的に処理します。例えば、仮想家庭内でのナビゲーションやオンラインショッピングサイトでの商品検索などで成功率が向上しています
医療分野での診断支援
患者の症状や病歴に基づいて診断し、適切な治療法を提案する際にもReActが活用されています。電子健康記録システムからデータを収集し、それに基づいて診断と治療法を決定します
金融セクターでの不正検出
顧客の取引履歴を分析し、不正取引を特定してフラグ付けするためにもReActが利用されています。既知の不正パターンと照合し、不正取引としてフラグ付けし、顧客に通知します
結論
ReActフレームワークは、AIシステムが人間のように思考し行動するための強力なツールです。適切な環境構築とツール選定により、複雑なタスクも効率的に解決できます。詳細なコード例や手順については、上記の情報をご参照ください。