AI Dictionary › Prompting
ReAct interleaves reasoning steps ("Thought") with concrete actions ("Action"), such as calling a tool or looking something up, then uses the results ("Observation") to decide the next move. Instead of answering in one shot, the model loops: think, act, observe, rethink. Example prompt: "Follow this schema. Thought: what to find out. Action: search[query]. Observation: result. Repeat until you can answer, then write Final Answer." The model gathers the fact before responding, reducing hallucinations.
Use it for tasks needing external information or multiple steps: search, calculations, database queries, agents. The explicit loop makes reasoning auditable and connects the model to real tools.
ReAct è una tecnica che alterna passi di ragionamento ("Thought") e azioni concrete ("Action"), come chiamare uno strumento o cercare un dato, usando i risultati ("Observation") per decidere il passo successivo. Invece di rispondere di getto, il modello procede a cicli: pensa, agisce, osserva, ripensa. Esempio di prompt: "Rispondi usando questo schema. Thought: cosa devo scoprire. Action: cerca[query]. Observation: risultato. Ripeti finché hai la risposta, poi scrivi Final Answer. Domanda: qual è il fatturato 2023 del cliente X?". Il modello cercherà il dato prima di rispondere, riducendo le allucinazioni.
Usalo per compiti che richiedono informazioni esterne o più passaggi: ricerca, calcoli, interrogazione di database, agenti. Il ciclo esplicito rende il ragionamento verificabile e collega il modello a strumenti reali.
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