کاربرد ReAct Prompting

ریکت (React | ری اکت) یک کتابخانه متن باز (Open Source) جاوا اسکریپت (Javascript) است که از آن برای ساختن رابط کاربری (UI) و اجزای (Components) رابط کاربری استفاده می‌شود. ری اکت توسط فیسبوک توسعه و نگهداری می‌شود. ریکت، به عنوان یکی از مشهورترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های فرانت اند (Frontend Libraries) برای ایجاد وب اپلیکیشن‌های پویا و تعاملی استفاده می‌شود. در ادامه به برخی از جوانب پراهمیت آن اشاره می‌کنیم.

•  
  • مبتنی بر جز (Component-based): در ریکت، تمرکز اصلی روی مفهوم «اجزا» است. کامپوننت یا جز، یک بخش از رابط کاربری (UI) است که قابلیت استفاده مجدد (Reusable) از آن وجود دارد و به خودی خود مستقل (Self Contained) به حساب می‌آید. با ترکیب کردن این کامپوننت‌های مختلف می‌توانیم یک UI پیچیده ایجاد کنیم. توجه کنید که کامپوننت، رفتارها و منطق خود را کپسوله سازی (Encapsulate) می‌کند.
  • استفاده از روش اعلانی (Declarative): ری اکت از رویکرد اعلانی برای ساختن UI استفاده می‌کند، یعنی شما UI دلخواه خود را توصیف می‌کنید و ریکت، به روزرسانی Document Object Model را به صورت کارآمد برای شما انجام می‌دهد. در نتیجه، با استفاده از React فرآیند ساخت و نگهداری UI تسهیل پیدا می‌کند.
  • جامعه و اکوسیستم گسترده: به واسطه جامعه فعال و وسیع از توسعه دهندگان، React دارای اکوسیستم قدرتمند است و منابع، ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی را در برمی‌گیرد. شما می‌توانید به راحتی مواردی مانند پروژه‌های منبع باز، مستندات و آموزش‌های جامع مختلفی از ریکت پیدا کنید تا با کمک آن‌ها کار با React را بیاموزید.
  • مدل شی گرا سند مجازی (Virtual DOM): ریکت برای بهبود کارایی از  از DOM مجازی استفاده می‌کند. یعنی به جای اینکه به صورت مستقیم، DOM مرورگر را دستکاری کند، یک نمایش در داخل حافظه از DOM ساخته می‌شود. زمانی که تغییراتی روی UI اعمال می‌شود، ابتدا ریکت DOM را بروزرسانی می‌کند و تغییرات لازم را روی DOM اصلی اعمال می‌کند؛ این عمل، تعداد عملیات پرهزینه مربوط به DOM را کاهش می‌دهد.
  •  JSX: ریکت JavaScript XML یا همان JSX را دارد که یک «اکستنشن نحو»  (Syntax Extension) برای جاوا اسکریپت محسوب می‌شود. JSX این امکان را به شما می‌دهد که بتوانید کدهای خود را به صورت «شبه HTML» یا اصطلاحاً HTML-like، داخل فایل‌های جاوا اسکریپت بنویسید.
  • جریان داده یک سویه: جریان داده‌ها (Data Flow) در ریکت به صورت یک طرفه (Unidirectional) و معمولا از سمت کامپوننت‌های والد به کامپوننت‌های فرزند است. این موضوع کمک می‌کند رفتار اپلیکیشن قابل پیش بینی باشد و بتوان آن را به راحتی اشکال زدایی کرد.
  • چندسکویی (Cross-platform): می‌توان ریکت را برای موارد مختلفی همچون اپلیکیشن‌های وب و موبایل و حتی دسکتاپ (با کمک کتابخانه Electron) استفاده کرد.
• اکوسیستم ریکت: معمولا برای ساخت کامل اپلیکیشن، از React در کنار سایر کتابخانه‌ها و ابزارها استفاده می‌شود.

در ادامه قصد داریم مراحل شروع پروژه با ری اکت (از طریق NPM) را شرح می‌دهیم.

برای شروع به کار با هر یک از روش‌های معروف تولید وب اپلیکیشن‌ها (به روش SPA)، از جمله React ، Angular و Vuejs ، لازم است Nodejs را روی سیستم خود نصب کنید. شما می‌توانید از طریق سایت رسمی Node.js آن را دانلود و روی سیستم‌تان نصب کنید.

نقش Node Js در React به صورت یک سرور و بستر برای نصب و اجرای پکیج های وابسته و مورد نیاز است.  زمانی که شما Node.js را نصب می‌کنید، Node Package Manager یا همان NPM نیز روی سیستم شما نصب خواهد شد.

شما می‌توانید پکیج‌های سمت Front را با کمک NPM نصب کنید و به دانلود دستی و افزودن آن‌ها به پروژه نیاز نیست. به عنوان مثال، با کمک یک دستور ساده مانند  NPM I Bootstrap می‌توانید بوت استرپ (Bootstrap) را به صورت دانلود شده، در مسیر جاری داشته باشید.

پس NPM یا Node Package Manager، یک مدیریت کننده پکیج‌ها است که در دنیای فرانت (Front) کاربردهای گوناگونی دارد. توجه کنید NPM یک رقیب به نام Yarn دارد که به عنوان یک پکیج منیجر، کاربردها و نقاط قوتی متعددی را شامل می‌شود.

با فرض اینکه Node.js را روی سیستم خود نصب کردیم، اکنون می‌خواهیم بررسی کنیم آیا نود جی اس به درستی روی سیستم‌مان نصب شده یا خیر.  روش‌های مختلفی برای این موضوع وجود دارد.

 یکی از روش‌های رایج این است که Command Prompt یا همان CMD معروف را باز کنید و در آن، دستور زیر را تایپ کنید:

 Node –Version (Dash Dash – – Version) 

اگر پس از اجرای دستور فوق، یک عدد تحت عنوان نسخه node.js نمایش داده شد، یعنی  نود جی اس روی سیستم شما نصب شده است. ولی اگر پیغام خطا دریافت کردید، لازم است Node.js را نصب کنید.

نکته مهم- اگر Node.js از قبل روی سیستم‌تان نصب شده بود، ولی یک نسخه قدیمی آن (قبل از ورژن ۱۱) بود، بهتر است ابتدا Node.js فعلی را Uninstall و سپس نسخه جدید را نصب کنید. برای درک بهتر، به شکل زیر توجه کنید.

پیش نیازهای اولیه، یعنی Nodejs و NPM را آماده کردیم. اکنون یک Code Editor یا IDE مناسب نیاز داریم تا با کمک آن بتوانیم برنامه نویسی و پروژه React را در آن محیط آغاز کنیم. در حال حاضر محبوب‌ترین ویرایشگر کد مورد استفاده برنامه نویسان، VS Code است که می‌توان آن را از سایت رسمی VS Code دانلود و نصب کرد.

پیش‌نیازهای مورد نیاز برای شروع یک پروژه در React را نصب کردیم. اکنون می‌خواهیم یک App از نوع React ایجاد کنیم. دو روش برای ساختن یک React App وجود دارد:

• روش ۱: به کمک Create-React-App
• روش ۲: ایجاد پروژه به صورت مرحله به مرحله و به صورت دستی

هر یک از روش‌های فوق مزایا و معایب خاص خود را دارا هستند. با این وجود، پیشنهاد می‌شود در ابتدا، React App را از طریق پکیج Create-React-App ایجاد کنید تا درگیر جزئیات اولیه و حواشی ساخت پروژه نشوید. زمانی که تسلط کافی روی مفاهیم ری اکت و نحوه کار با آن پیدا کردید، می‌توانید پروژه‌های خود را به صورت مرحله به مرحله ایجاد کنید.

مزیت اصلی کتابخانه Create-React-App این است که با کمک آن به راحتی می‌توان پروژه ساخت. در واقع، Create-React-App برای شما یک Template اولیه و آماده می‌سازد که می‌توانید بدون دشواری آن را توسعه دهید.

npm i create-react-app -g

در دستور فوق، منظور از سوئیچ g ، نصب به صورت global است، یعنی دستورات مربوط به create-react-app در «همه مسیرها» قابل دسترس هستند.

حال می‌توانید اولین پروژه React خود را ایجاد کنید. پیشنهاد می‌شود یک فولدر به نام دلخواه، به طور مثال React Projects، در یکی از درایوها (بهتر است در Desktop نباشد) ایجاد کنید. سپس CMD را در مسیر این فولدر (به طور مثال React Projects) باز کنید.
برای باز کردن CMD در مسیر مورد نظر، می‌توانید در Address Bar فولدر جاری کلیک کرده،  کلمه CMD را تایپ کنید و Enter را بزنید. برای درک بهتر، به تصویر زیر توجه کنید.

create-react-app first-app

وظیفه دستور Create-React-App را که مشخص کردیم. First-App نام پروژه و فولدر اصلی پروژه ما خواهد بود. توجه کنید که در نام پروژه نمی‌توانید از حروف بزرگ استفاده کنید و لازم است همه حروف به صورت Lower Case باشند و بین کلمات از Dash استفاده شود.
مدت زمان ایجاد یک پروژه React به سرعت اینترنت شما و همچنین سخت افزار سیستم، مخصوصا هارد دستگاه شما بستگی دارد. حوصله کنید پروژه ایجاد شود و سپس ادامه دهید.

در این بخش روش دوم برای ایجاد App در React را بررسی می‌کنیم.

می‌توانید از NPX به همراه  create-react-app برای ساختن App ریکت استفاده کنید:

NPX create-react-app first-app

وقتی از NPX یا Node Package eXecute استفاده می‌کنید، دیگر از نصب پکیج Create-React-App بی‌نیاز می‌شوید. یعنی می‌توانید به راحتی و بدون نصب یک پکیج به صورت Global، از آن استفاده کنید. مزیت استفاده از دستور NPX این است که شما همیشه آخرین نسخه از آن پکیج را خواهید داشت، در حالی که ممکن است با نصب پکیج به صورت Global، فراموش کنید آن را بروزرسانی کنید و نسخه‌های جدید را مورد استفاده قرار ندهید.

بعد از اجرای دستور فوق، یک پوشه با نام First-App، در مسیر فولدر جاری (در این مطلب پوشه React Projects در درایو D ) ساخته می‌شود؛ این پوشه همان پروژه React شما محسوب می‌شود.

در React ، محتوای پروژه در یک فولدر اصلی قرار می‌گیرد که شما باید آن را با ابزار VS Code باز کنید و در آن کدنویسی را آغاز کنید. برای درک بهتر، به تصویر زیر توجه کنید.

در بخش دوم از مقاله آموزش ایجاد پروژه با React ، تک تک آیتم‌های VS code و کارایی آن‌ها را به صورت مختصر توضیح خواهیم داد.

فارق از اینکه شما از NPM یا NPX استفاده کنید، در این مرحله می‌توانید پروژه و Template اولیه ایجاد شده را اجرا کنید. برای اجرا پروژه باید دستور مربوط به آن اجرا شود. تا این بخش از مقاله آموزش ایجاد پروژه با React ، دستورات را در محیط CMD نوشته و اجرا کردیم. حال می‌خواهیم دستورات را در قسمت ترمینال از VSCode، تایپ و اجرا کنیم.

npm start

سعی می‌کنیم در بخش دوم این مقاله، تک تک آیتم‌ها را به صورت مختصر توضیح دهیم و ببنیم هر کدام چه کاری انجام می‌دهند.
الان می‌خواهیم همین پروژه و Template اولیه که ایجاد شده را اجرا کنیم. برای اجرا پروژه باید یک دستور جدید تایپ و اجرا کنیم. ما برای تایپ و اجرای دستوراتی که تا به حال در محیط CMD وارد می‌کردیم، می‌توانیم براحتی در VS Code در بخش Terminal تایپ کرده و اجرا کنیم.
برای باز کردن یک ترمینال جدید می‌توانید در منوی افقی بالای VS Code روی منوی Terminal کلیک کنید و در منوی باز شده و روی New Terminal کلیک کنید. با این کار در بخش پایین VS Code یک پنجره جدید نمایش داده خواهد شد که همان ترمینال درخواستی شما است.
برای اجرا پروژه می‌توانید براحتی دستور زیر را اجرا کنید و پروژه شما ابتدا کامپایل می‌شود و سپس در آدرس localhost و پورت ۳۰۰۰ در مرورگر پیش فرض سیستم شما نمایش داده خواهد شد.

npm start

با اجرای کد فوق در ترمینال VS Code، ابتدا پروژه شما کامپایل می‌شود و سپس در مرورگر پیش فرض سیستم‌تان (در آدرس localhost و پورت ۳۰۰۰) نمایش داده خواهد شد.(منبع مهندس محسن درم بخت)
 

روش ReAct Prompting (Reflective Acting) یکی از تکنیک‌های پیشرفته در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT) است که امکان تلفیق استدلال منطقی (Reasoning) و بازیگری یا اقدام (Action) را برای حل مسائل پیچیده‌تر فراهم می‌کند. این روش به‌خصوص در مسائل چندمرحله‌ای که نیاز به استدلال گام‌به‌گام و همچنین تعامل دینامیک با محیط یا داده‌ها دارند، استفاده می‌شود.

کاربردها و موارد استفاده از ReAct Prompting:
1. حل مسائل چندمرحله‌ای یا پیچیده:
  وقتی مسئله نیاز دارد که مدل نه تنها استدلال کند بلکه به نتایج موقتی بپردازد و دوباره استدلال کند. برای مثال:
  - حل معماها یا پازل‌ها.
  - تحلیل داده‌های سلسله‌مراتبی.
  - برنامه‌ریزی گام‌به‌گام برای انجام یک کار مشخص.

2. تعامل با محیط:
  این روش می‌تواند در مواردی که نیاز به تعامل فعال با یک دیتابیس، اپلیکیشن، یا API است استفاده شود. مدل می‌تواند بر اساس اطلاعات به‌دست‌آمده در طول فرآیند به پرس‌و‌جو اقدام کند.

3. ماشین‌های هوشمند یا سیستم‌های تصمیم‌گیری:
  ترکیب تفکر منطقی و عمل در سیستم‌هایی که نیاز به تصمیم‌گیری بلادرنگ دارند، مانند:
  - چت‌بات‌های دانشجو-محور.
  - سیستم‌های توصیه‌گر پویا.
  - هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی برای تصمیم‌گیری استراتژیک.

4. کاربردهای آموزشی:
  کمک به یاددهی استراتژیک، مانند حل مسائل ریاضی یا علمی برای دانش‌آموزان، که در آن مدل در هر مرحله توضیح می‌دهد چه اقدامی انجام دهد و چرا.

5. اتوماسیون فرآیندها:
  برای خودکارسازی توالی‌های پیچیده‌ای از فعالیت‌ها در محیط هایی که نیاز به تفسیر داده و پاسخ پویا وجود دارد.

---

ساختار و توضیح روش ReAct Prompting:
ReAct Prompting به دو مؤلفه اصلی استوار است:
1. استدلال (Reasoning):
  مدل توضیح می‌دهد که بر اساس اطلاعات داده‌شده چه چیزی می‌فهمد و برنامه یا فکر پشت عمل بعدی آن چیست.

2. عمل (Acting):
  مدل سپس بر اساس استدلال خود تصمیم می‌گیرد که یک اقدام خاص انجام دهد یا پرس‌وجویی جدید انجام دهد.

به‌عبارت دیگر، ReAct ترکیبی از این دو مرحله برای رسیدن به پاسخ است:
- ابتدا، مدل استدلال می‌کند تا بفهمد که چگونه مسئله را حل کند.
- سپس مدل اقدامی (مانند یک پرسش بیشتر، درخواست اطلاعات، یا پیشنهاد راه‌حل) انجام می‌دهد.
- بسته به اطلاعات دریافتی از محیط یا تغییر وضعیت داده‌ها، مدل دوباره استدلال کرده و اقدام مناسب بعدی را تعیین می‌کند.

---

مزایای ReAct Prompting:
- انعطاف‌پذیری بالا: می‌تواند با داده‌های جدید تعامل کند و برنامه را بر این اساس تنظیم کند.
- کارآمدی در مسائل پویا: مناسب برای سیستم‌هایی که وضعیت محیط یا مسئله به‌طور مداوم در حال تغییر است.
- شفافیت در فرآیند: به دلیل استدلال گام‌به‌گام قابل فهم، به کاربران امکان دنبال‌کردن منطق مدل را می‌دهد.

---

مثال ساده از کاربرد ReAct Prompting:
فرض کنید مدلی باید یک معمای منطقی را حل کند:
- سؤال: "اگر X > 5 و Y < 10 و X + Y = 12، مقدار X و Y چیست؟"

مراحل ReAct:
1. مدل ابتدا استدلال می‌کند:
  - "X باید بیشتر از 5 باشد، Y باید کمتر از 10 باشد و مجموع آن‌ها 12 است."
  
2. اقدام: مدل یک آزمایش (مثلاً) را انجام می‌دهد:
  - "فرض کنیم X=6، آنگاه Y=6."

3. سپس دوباره بررسی می‌کند و استدلال می‌آورد:
  - "در این حالت Y کمتر از 10 نیست. بنابراین فرض باید تغییر کند."

4. مدل این فرآیند را تکرار می‌کند تا راه‌حل نهایی را بیابد: 
  - "X=7 و Y=5."

---

در کل، ReAct Prompting در مواردی که نیاز به تعامل پویا با محیط یا داده‌ها، تفکر منطقی و حل مسئله‌ی چندمرحله‌ای باشد، روش بسیار مفیدی است.

**ReAct Prompting** یک روش پیشرفته در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است که برای بهبود عملکرد مدل‌ها در انجام وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای طراحی شده است. این روش با ترکیب **استدلال (Reasoning)** و **عمل (Action)** به مدل کمک می‌کند تا بهتر مسائل را حل کند. در ادامه به توضیح این روش و کاربردهای آن می‌پردازیم:

---

### **توضیح روش ReAct Prompting**

ReAct مخفف **Reasoning + Action** است. این روش از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

1. **استدلال (Reasoning)**: مدل به صورت مرحله‌به‌مرحله درباره مسئله فکر می‌کند و مراحل حل آن را تحلیل می‌کند.

2. **عمل (Action)**: مدل بر اساس استدلال خود، اقدامات لازم را انجام می‌دهد، مانند جست‌وجو در اینترنت، استفاده از ابزارهای خارجی، یا تعامل با محیط.

به عبارت دیگر، ReAct به مدل اجازه می‌دهد تا هم فکر کند و هم عمل کند، شبیه به نحوه حل مسئله توسط انسان.

---

### **کاربردهای ReAct Prompting**

این روش در موارد زیر استفاده می‌شود:

1. **حل مسائل پیچیده**: برای مسائلی که نیاز به تفکر چندمرحله‌ای دارند، مانند حل مسائل ریاضی، برنامه‌نویسی، یا تحلیل داده‌ها.

2. **تعامل با ابزارهای خارجی**: وقتی مدل نیاز به استفاده از ابزارهایی مانند موتورهای جست‌وجو، ماشین‌حساب، یا پایگاه‌های داده دارد.

3. **پاسخ‌دهی به سوالات پیچیده**: برای سوالاتی که نیاز به جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف دارند.

4. **شبیه‌سازی رفتار انسانی**: در کارهایی که نیاز به تصمیم‌گیری و اقدامات متوالی دارند، مانند بازی‌ها یا شبیه‌سازی‌های تعاملی.

---

### **مثال از ReAct Prompting**

فرض کنید مدل باید به این سوال پاسخ دهد:  

**"جمعیت ایران در سال ۲۰۲۳ چقدر است؟"**

مراحل ReAct ممکن است به این صورت باشد:

1. **استدلال**: مدل تشخیص می‌دهد که برای پاسخ به این سوال نیاز به اطلاعات به‌روز دارد.

2. **عمل**: مدل از یک موتور جست‌وجو (مثل Bing) استفاده می‌کند و عبارت "جمعیت ایران در سال ۲۰۲۳" را جست‌وجو می‌کند.

3. **استدلال**: مدل اطلاعات به‌دست‌آمده را تحلیل می‌کند و عدد صحیح را استخراج می‌کند.

4. **عمل**: مدل پاسخ نهایی را به کاربر ارائه می‌دهد.

---

### **مزایای ReAct Prompting**

- **دقت بالاتر**: با ترکیب استدلال و عمل، مدل می‌تواند پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

- **انعطاف‌پذیری**: مدل می‌تواند از ابزارهای خارجی استفاده کند و محدودیت‌های دانش داخلی خود را جبران کند.

- **شفافیت**: مراحل استدلال و عمل به کاربر نشان داده می‌شود، که باعث افزایش اعتماد به پاسخ می‌شود.

---

### **تفاوت ReAct با روش‌های دیگر**

- **Chain-of-Thought (CoT)**: در CoT مدل فقط استدلال می‌کند و اقدام خارجی انجام نمی‌دهد.

- **ReAct**: در ReAct مدل هم استدلال می‌کند و هم اقدامات عملی انجام می دهد.

تصور کنید یک روبات باهوش دارید که می‌تواند به تمام سوالات شما پاسخ دهد، اما فقط بر اساس اطلاعاتی که قبلاً به آن داده‌اید. حالا فکر کنید این روبات بتواند مثل یک انسان، وقتی چیزی را نمی‌داند، به اینترنت مراجعه کند یا از ابزارهای دیگر کمک بگیرد. این دقیقاً همان چیزی است که ReAct Prompting به دنبال آن است!

ReAct Prompting، که مخفف “Reason + Act” یا “استدلال + عمل” است، یک رویکرد نوآورانه در دنیای هوش مصنوعی است. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT اجازه می‌دهد تا فراتر از محدودیت‌های دانش از پیش آموخته‌شده‌شان عمل کنند.

اما چرا این موضوع اینقدر مهم است؟ فکر کنید به زمانی که از دستیار صوتی خود می‌پرسید “آیا امروز باران می‌بارد؟” و او پاسخ می‌دهد “متأسفانه من به اطلاعات آب و هوای امروز دسترسی ندارم.” چقدر ناامیدکننده است، درست است؟ حالا تصور کنید اگر دستیار شما می‌توانست بگوید: “اجازه دهید برای شما بررسی کنم” و سپس به یک سایت هواشناسی مراجعه کرده و پاسخ دقیق را به شما بدهد. این همان کاری است که ReAct Prompting امکان‌پذیر می‌کند!

اهمیت تعامل هوش مصنوعی با ابزارها و محیط خارجی را می‌توان با یک مثال ساده درک کرد. فرض کنید می‌خواهید یک سفر برنامه‌ریزی کنید. یک هوش مصنوعی معمولی ممکن است بتواند به شما پیشنهاداتی برای مکان‌های دیدنی بدهد، اما نمی‌تواند برای شما بلیط رزرو کند یا آخرین قیمت‌ها را چک کند. اما با ReAct Prompting، هوش مصنوعی می‌تواند:

1. به وب‌سایت‌های مربوطه مراجعه کند،
2. قیمت‌ها را مقایسه کند،
3. بررسی کند که آیا اتاق خالی وجود دارد،
4. و حتی می‌تواند برای شما رزرو انجام دهد!

این قابلیت، هوش مصنوعی را از یک “مغز در جعبه” به یک دستیار واقعی و کاربردی تبدیل می‌کند که می‌تواند در دنیای واقعی عمل کند و تصمیم‌گیری کند.

به بیان ساده، ReAct Prompting  به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا مانند یک انسان فکر کند، اطلاعات جمع‌آوری کند، و بر اساس آن عمل کند. این روش، هوش مصنوعی را از محدودیت‌های دانش ثابت رها می‌کند و به آن اجازه می‌دهد تا با دنیای پویا و همیشه در حال تغییر ما همگام شود.

در نهایت، ReAct Prompting  قدم بزرگی به سمت ایجاد هوش مصنوعی‌ای است که نه تنها می‌تواند صحبت کند، بلکه می‌تواند درک کند، استدلال کند و در دنیای واقعی عمل کند – درست مثل ما انسان‌ها!

اجرای ReAct Prompting از طریق پلاگین‌های ChatGPTمعرفی مفهوم پلاگین در ChatGPT

پلاگین‌ها در ChatGPT به عنوان ابزارهای خارجی عمل می‌کنند که قابلیت‌های جدیدی را به مدل اضافه می‌کنند و امکان تعامل با دنیای خارج را فراهم می‌آورند. به عبارت دیگر، پلاگین‌ها قطعات کدی هستند که به ChatGPT اجازه می‌دهند تا از طریق API با سیستم‌ها و سرویس‌های دیگر ارتباط برقرار کند.

چگونگی استفاده از پلاگین‌ها برای تعامل با دنیای خارج

پلاگین‌ها به ChatGPT این امکان را می‌دهند تا وظایفی را که نیاز به اطلاعات یا عملیات خارج از مدل دارند، انجام دهد. به عنوان مثال، با استفاده از پلاگین‌های مناسب، ChatGPT می‌تواند به جستجوی اینترنت بپردازد، ایمیل ارسال کند، رزرو انجام دهد یا حتی با سیستم‌های رباتیک تعامل کند. این پلاگین‌ها از طریق API به مدل متصل می‌شوند و در مواقعی که مدل نیاز به داده‌های خارجی دارد، از آن‌ها استفاده می‌کند.

محدودیت‌ها و مزایای استفاده از پلاگین‌هامزایا:

1. ارتقای قابلیت‌ها: با استفاده از پلاگین‌ها، ChatGPT می‌تواند فراتر از داده‌ها و دانسته‌های پیشین خود عمل کند و به اطلاعات به‌روز دسترسی پیدا کند.
2. انعطاف‌پذیری: پلاگین‌ها امکان سفارشی‌سازی و افزودن قابلیت‌های جدید به مدل را فراهم می‌کنند، که این امر مدل را در موقعیت‌های مختلف کارآمدتر می‌سازد.
3. افزایش کارایی: با دسترسی به ابزارهای مختلف، ChatGPT می‌تواند وظایف پیچیده‌تری را انجام دهد و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد.

محدودیت‌ها:

1. وابستگی به پلاگین‌ها: در صورتی که پلاگین‌ها به درستی کار نکنند یا در دسترس نباشند، عملکرد مدل نیز مختل خواهد شد.
2. پیچیدگی‌های فنی: ایجاد و استفاده از پلاگین‌ها نیازمند دانش فنی است و ممکن است برای همه کاربران قابل دسترسی نباشد.
3. محدودیت تعداد پلاگین‌ها: در حال حاضر، نسخه رایگان ChatGPT از پلاگین‌ها پشتیبانی نمی‌کند و در نسخه‌های پولی نیز تعداد پلاگین‌های قابل استفاده محدود است.

در مجموع، پلاگین‌ها ابزارهای قدرتمندی هستند که با افزایش توانایی‌های ChatGPT، امکان انجام وظایف پیچیده‌تر و دقیق‌تر را فراهم می‌کنند. با این حال، استفاده از آن‌ها نیازمند مدیریت صحیح و دانش فنی مناسب است تا بتوان از مزایای آن‌ها به بهترین شکل بهره‌برداری کرد.

جمع‌بندی

تکنیک ReAct Prompting یک تکنیک جدید و قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی است که ترکیبی از استدلال زبانی و اقدامات عملی را برای حل مسائل و انجام وظایف مختلف به کار می‌گیرد. این روش با توانمندسازی مدل‌های زبانی برای تعامل با ابزارها و محیط‌های خارجی، قابلیت‌های آن‌ها را به طرز چشم‌گیری افزایش می‌دهد.

به‌طور کلی، ReAct Prompting اهمیت بسیاری دارد زیرا:

1. گسترش توانایی‌های مدل‌های زبانی: این تکنیک به مدل‌های زبانی مانند ChatGPT اجازه می‌دهد تا فراتر از تولید متن صرف عمل کنند و با استفاده از ابزارهای خارجی به اطلاعات دسترسی پیدا کنند یا وظایفی را انجام دهند که قبلاً در توان آن‌ها نبود.
2. کاهش خطاها و توهمات: با استفاده از اطلاعات به‌روز و دقیق از منابع خارجی، مدل‌ها می‌توانند از تولید اطلاعات نادرست و توهمات جلوگیری کنند.
3. افزایش دقت و کارایی: ReAct Prompting  باعث می‌شود که مدل‌ها بتوانند با استفاده از یک برنامه عملیاتی دقیق و بهره‌گیری از ابزارهای خارجی، وظایف را با دقت بیشتری انجام دهند.
4. انعطاف‌پذیری و قابلیت انطباق: این روش به مدل‌ها کمک می‌کند تا در شرایط جدید و پیچیده، برنامه‌های خود را به‌روز کنند و با اطلاعات جدید سازگار شوند.

در نهایت، ReAct Prompting به ما کمک می‌کند هوش مصنوعی‌ای بسازیم که نه تنها هوشمند است، بلکه در دنیای واقعی هم کاربردی و مفید است. این یک گام بزرگ به سوی هوش مصنوعی‌ای است که می‌تواند واقعاً به ما در زندگی روزمره کمک کند.

* باز نشر از سایت: 👇

https://ai-7.ir/366

روش ReAct Prompting چیست؟

روش ReAct (Reasoning + Acting) Prompting یک تکنیک برای افزایش توانایی مدل‌های زبانی (مانند ChatGPT) در استدلال و تعامل با ابزارهای خارجی است. این روش ترکیبی از استدلال زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Reasoning) و اقدام (Acting) است.

نحوه کار ReAct Prompting

در این روش، مدل به جای پاسخ مستقیم، در چند مرحله عمل می‌کند:

1. استدلال (Reasoning): ابتدا مدل توضیح می‌دهد که چگونه می‌خواهد به جواب برسد.
2. اقدام (Acting): اگر نیاز به ابزار خارجی (مانند جستجو در وب، دسترسی به API، یا اجرای کد) باشد، مدل اقدام می‌کند.
3. مشاهده (Observation): نتیجه اقدام بررسی شده و مدل بر اساس آن تصمیم‌گیری می‌کند.

چه زمانی از ReAct Prompting استفاده می‌شود؟

✅ زمانی که نیاز به استدلال چندمرحله‌ای باشد.
✅ زمانی که مدل باید با ابزارهای خارجی تعامل کند (مانند جستجوی وب، اجرای کد، یا پرس‌وجو از پایگاه داده).
✅ برای کاهش خطاها و بهبود دقت پاسخ‌ها با بررسی نتایج قبل از ارائه پاسخ نهایی.
✅ در سناریوهایی مانند:

• حل مسائل پیچیده‌ی ریاضی یا منطقی.
• پردازش اطلاعات زنده و به‌روز از اینترنت.
• تعامل با APIها (مانند ربات تلگرام یا پایگاه داده).
• کمک به سیستم‌های تصمیم‌گیری مالی، از جمله تحلیل ریسک و بازار.

مثال ساده از ReAct Prompting

پرسش: «جمعیت کنونی ایران چقدر است؟»

پاسخ مدل با استفاده از ReAct Prompting:

1️⃣ استدلال: برای پیدا کردن جمعیت کنونی ایران، باید یک منبع معتبر مانند Wikipedia یا یک سایت دولتی بررسی شود.
2️⃣ اقدام: جستجوی وب برای پیدا کردن اطلاعات به‌روز درباره‌ی جمعیت ایران.
3️⃣ مشاهده: جمعیت ایران در سال ۲۰۲۵ حدود ۸۶ میلیون نفر گزارش شده است.
4️⃣ نتیجه: جمعیت ایران در حال حاضر حدود ۸۶ میلیون نفر است.

در حالی که بدون ReAct Prompting، مدل ممکن است فقط اطلاعات از پیش آموزش‌دیده‌ی خود را ارائه کند، که ممکن است قدیمی باشد.

🔹 اگر بخواهید این روش را در توسعه‌ی ربات تلگرام یا سیستم‌های مالی خود به کار بگیرید، می‌توان از آن برای تعامل پویا با پایگاه داده، APIهای مالی، یا داده‌های زنده‌ی بازار استفاده کرد.

💡 آیا به دنبال پیاده‌سازی این روش در پروژه خاصی هستید؟

روش ReAct Prompting یکی از تکنیک‌های مفید در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که برای بهبود پاسخ‌های مدل‌های زبانی در شرایط خاص به کار می‌رود. این روش ترکیبی از دو عنصر اصلی است: واکنش (Reaction) و اقدام (Action).

### **روش ReAct Prompting چیست؟**

روش ReAct Prompting به نحوی طراحی شده که مدل زبانی ابتدا به صورت واکنشی به سوال کاربر پاسخ می‌دهد و سپس اقدام می‌کند تا اطلاعات بیشتر یا جزئیات دقیق‌تر فراهم کند. این روش می‌تواند به ویژه در شرایط زیر مفید باشد:

1. **پاسخ به سوالات پیچیده:** زمانی که سوالات چند لایه و پیچیده هستند، این روش به مدل زبانی اجازه می‌دهد تا ابتدا به بخش اصلی سوال پاسخ دهد و سپس اطلاعات تکمیلی را ارائه دهد.

2. **بررسی دقیق اطلاعات:** در مواقعی که نیاز به تحلیل دقیق و عمیق اطلاعات است، ReAct Prompting به مدل کمک می‌کند تا ابتدا واکنش نشان دهد و سپس با استفاده از اقدامات، جزئیات بیشتری فراهم کند.

3. **تعامل با کاربران:** این روش می‌تواند در تعاملات طولانی‌مدت با کاربران موثر باشد، چرا که مدل ابتدا واکنش نشان می‌دهد و سپس با اقدامات متناسب، نیازهای کاربر را برآورده می‌کند.

4. **پردازش چندمرحله‌ای:** در شرایطی که نیاز به پردازش چندمرحله‌ای اطلاعات است، این روش به مدل کمک می‌کند تا به ترتیب واکنش نشان دهد و اقدامات مناسب را انجام دهد.

### **مراحل اجرای روش ReAct Prompting**

1. **واکنش (Reaction):**

   - مدل ابتدا به سوال یا درخواست کاربر واکنش نشان می‌دهد.

   - واکنش می‌تواند شامل پاسخ اولیه یا تفسیر سوال باشد.

2. **اقدام (Action):**

   - مدل بر اساس واکنش اولیه، اقداماتی را انجام می‌دهد.

   - این اقدامات می‌تواند شامل جستجوی اطلاعات بیشتر، ارائه جزئیات دقیق‌تر، یا انجام وظایف خاص باشد.

### **مثال:**

**کاربر:** توضیح دهید که چگونه انرژی خورشیدی کار می‌کند.

**واکنش (Reaction):**

انرژی خورشیدی با استفاده از پنل‌های خورشیدی که نور خورشید را به برق تبدیل می‌کنند، کار می‌کند. این فرآیند شامل تبدیل انرژی نورانی به انرژی الکتریکی است.

**اقدام (Action):**

پنل‌های خورشیدی از سلول‌های فتوولتاییک تشکیل شده‌اند که نور خورشید را جذب کرده و آن را به جریان الکتریکی مستقیم (DC) تبدیل می‌کنند. این جریان سپس توسط اینورتر به جریان متناوب (AC) تبدیل می‌شود که می‌تواند در خانه‌ها و صنایع استفاده شود.