ReAct prompting es un m¨¦todo de prompting para LLMs destinado a mejorar la precisi¨®n de sus respuestas sobre otros m¨¦todos como . Publicado en un , funciona unificando razonamiento y acci¨®n (de ah¨ª ReAct). Este enfoque ayuda a que las respuestas de los LLMs sean m¨¢s entendibles y reducir las alucinaciones en comparaci¨®n con CoT, d¨¢ndole a los prompters una mejor oportunidad de conseguir lo que quieren.LangChain se desarroll¨® originalmente para soportar este estilo de prompting. Los agentes aut¨®nomos basados en ReAct prompting han demostrado ser algunas de las aplicaciones m¨¢s ampliamente utilizadas de LLMs que nuestros equipos han estado construyendo. Recientemente, OpenAI ha introducido en sus APIs para facilitar la implementaci¨®n de ReAct y otros estilos de prompting similares sin tener que recurrir a herramientas externas como LangChain. A¨²n estamos en las primeras fases de definici¨®n de esta disciplina, pero hasta ahora, ReAct y sus descendientes han se?alado el camino hacia algunas de las aplicaciones m¨¢s interesantes de los LLMs.
