Effektive Nutzung externer Tools mit ReAct-Pattern im Prompt Engineering

LLMs wie ChatGPT sind leistungsfähig – doch mit dem ReAct (Reasoning-Action)-Pattern kannst du sie noch vielseitiger machen. Diese Technik erlaubt es Modellen, externe Tools und Datenquellen zu nutzen, um fundierte Antworten zu liefern. Ob Web-Suchen, API-Abfragen oder Datenbankzugriffe – das ReAct-Pattern erweitert die Möglichkeiten erheblich.

Wie funktioniert das ReAct-Pattern?

Im Kern kombiniert React die Schritt-für-Schritt-Denkweise des Chain of Thought Promptings mit der Nutzung externer Datenquellen. So wird das Modell in die Lage versetzt, fehlende Informationen aus der „echten Welt“ zu beschaffen.

Struktur des ReAct-Patterns

• Aufgabe: Definiere das Ziel oder die Frage.
• Denken: Überlege, welche Informationen benötigt werden.
• Aktion: Nutze externe Tools oder Datenquellen, um die Informationen zu beschaffen.
• Ergebnis: Dokumentiere die erhaltenen Informationen.

Praxisbeispiel

Stell dir vor, du sollst für deinen Chef einen Flug nach New York buchen, sodass er rechtzeitig zum New Year’s Eve Countdown ankommt.

Mit dem ReAct-Pattern:

1. Aufgabe: Finde einen Flug nach New York, der rechtzeitig zum New Year’s Eve Countdown ankommt.
2. Denken: Ich muss herausfinden, wann der Countdown für das neue Jahr beginnt.
3. Aktion: Suche im Internet nach den genauen Uhrzeiten für den New Year’s Eve Countdown in New York.
4. Ergebnis: Der Countdown beginnt am 31. Dezember um 23:59 Uhr.
5. Denken: Ich muss wissen, wann der Flug nach New York ankommen muss.
6. Aktion: Berechne die Flugzeit und berücksichtige die Zeit für die Anfahrt zum Veranstaltungsort.
7. Ergebnis: Der Flug sollte bis spätestens 20:00 Uhr ankommen.
8. Denken: Finde einen Flug, der vor 20:00 Uhr ankommt.
9. Aktion: Besuche eine Flugbuchungsseite und suche nach verfügbaren Flügen.
10. Ergebnis: Flug ABC kommt um 18:30 Uhr an.

Warum ist das ReAct-Pattern so mächtig?

• Integration externer Datenquellen: Das Modell erkennt fehlende Informationen und beschafft diese gezielt.
• Schritt-für-Schritt-Denken: Die Nutzung externer Tools wird in logische Schritte zerlegt, wodurch fundierte Lösungen entstehen.
• Flexibilität: Von Kundenservice bis zur Datenanalyse – das ReAct-Pattern ist vielseitig einsetzbar und anpassbar.

Fazit

Mit dem ReAct-Pattern bringst du die Nutzung von LLMs auf ein neues Level. Indem du externe Tools und Datenquellen einbindest, erhältst du präzisere und fundiertere Antworten, die genau auf deine Business-Anforderungen abgestimmt sind.