AI Engineer Roadmap: ReAct Prompting – Nền Tảng Tư Duy và Hành Động Cho LLM

Chào mừng các bạn trở lại với series “AI Engineer Roadmap“! Trong những bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá nhiều khía cạnh quan trọng trên con đường trở thành một Kỹ sư AI, từ việc bắt đầu với các mô hình tiền huấn luyện, nghệ thuật viết prompt hiệu quả, hiểu về tokens và cửa sổ ngữ cảnh, đến kỹ thuật RAG (Retrieval Augmented Generation) để nâng cao kiến thức cho LLM.

Tuy nhiên, như chúng ta đã thảo luận trong bài viết về những hạn chế của các mô hình tiền huấn luyện, các Large Language Model (LLM) đôi khi gặp khó khăn trong việc thực hiện các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước suy luận hoặc tương tác với thế giới bên ngoài để có thông tin cập nhật hoặc thực hiện hành động cụ thể. Đây là lúc các kỹ thuật prompting nâng cao trở nên vô cùng mạnh mẽ. Một trong những kỹ thuật đột phá và nền tảng nhất giúp LLM không chỉ “nói” mà còn “suy nghĩ” và “hành động” chính là **ReAct Prompting**.

Nếu bạn đang trên hành trình trở thành một Kỹ sư AI thực thụ và muốn xây dựng các ứng dụng LLM thông minh, có khả năng giải quyết vấn đề thực tế, thì việc hiểu sâu về ReAct là điều không thể thiếu. Bài viết này sẽ giải thích ReAct là gì, tại sao nó lại quan trọng, cơ chế hoạt động của nó, và cách bạn có thể bắt đầu áp dụng kỹ thuật này.

ReAct Prompting Là Gì?

ReAct là viết tắt của **Reasoning and Acting** (Suy luận và Hành động). Đây là một kỹ thuật prompting được giới thiệu trong bài báo “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models” của Wei et al. (2022).

Ý tưởng cốt lõi của ReAct là kết hợp khả năng suy luận theo kiểu chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought – CoT) của LLM với khả năng thực hiện hành động dựa trên suy luận đó. Thay vì chỉ đơn thuần đưa ra câu trả lời cuối cùng, mô hình được khuyến khích thực hiện một chuỗi các bước bao gồm:

• **Suy luận (Reasoning):** Mô hình nghĩ về vấn đề, phân tích nó, lập kế hoạch các bước cần thực hiện.
• **Hành động (Acting):** Dựa trên suy luận, mô hình quyết định thực hiện một hành động cụ thể, thường là gọi một công cụ bên ngoài (như công cụ tìm kiếm, máy tính, cơ sở dữ liệu, API…).

Sau khi hành động được thực hiện bởi một hệ thống bên ngoài, mô hình nhận được **Quan sát (Observation)** từ kết quả của hành động đó. Quá trình này (Suy luận -> Hành động -> Quan sát) lặp đi lặp lại cho đến khi mô hình tự tin rằng nó đã thu thập đủ thông tin và thực hiện đủ các bước để đưa ra câu trả lời cuối cùng hoặc hoàn thành nhiệm vụ.

Tóm lại, ReAct giúp LLM có thể:

• **Suy nghĩ:** Lập kế hoạch và phân tích vấn đề một cách có cấu trúc.
• **Hành động:** Tương tác với môi trường bên ngoài để thu thập thông tin hoặc thực hiện tác vụ.
• **Học hỏi từ kết quả:** Sử dụng kết quả của hành động (Quan sát) để điều chỉnh suy luận và kế hoạch tiếp theo.

Tại Sao ReAct Lại Là Nền Tảng Cho Khả Năng Suy Luận Của LLM?

Như chúng ta đã biết, các LLM được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng đáng kinh ngạc trong việc hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản, và trả lời các câu hỏi dựa trên kiến thức đã học. Tuy nhiên, kiến thức của chúng bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện (thường không cập nhật real-time) và chúng gặp khó khăn khi cần thực hiện các tác vụ đòi hỏi logic phức tạp, tính toán chính xác, hoặc tương tác với thông tin động.

Ví dụ:

• Hỏi về sự kiện mới nhất: LLM sẽ trả lời dựa trên dữ liệu huấn luyện của nó, có thể đã lỗi thời.
• Giải quyết bài toán toán học phức tạp: LLM có thể “nhìn” giống như đang tính toán nhưng dễ mắc lỗi do không thực sự thực hiện phép tính.
• Đặt vé máy bay hoặc tìm thông tin sản phẩm cụ thể: LLM không thể tự kết nối đến các hệ thống đặt vé hoặc cơ sở dữ liệu sản phẩm trực tuyến.

ReAct giải quyết những hạn chế này bằng cách cho phép LLM “phá vỡ bức tường” của chỉ là một mô hình ngôn ngữ thụ động. Bằng cách tích hợp bước “Hành động” và “Quan sát”, LLM được trao quyền để:

• **Truy cập thông tin cập nhật:** Gọi công cụ tìm kiếm để lấy thông tin mới nhất.
• **Thực hiện tính toán chính xác:** Sử dụng máy tính để giải các bài toán.
• **Tương tác với hệ thống bên ngoài:** Sử dụng các API để thực hiện các tác vụ như gửi email, truy vấn database, hoặc điều khiển thiết bị.
• **Thực hiện các bước trung gian:** Chia nhỏ một nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, thực hiện từng bước và sử dụng kết quả của bước trước cho bước sau.

Điều này không chỉ giúp LLM đưa ra câu trả lời chính xác và cập nhật hơn mà còn cho phép chúng giải quyết một phạm vi các vấn đề rộng lớn hơn nhiều, biến chúng từ những “người kể chuyện” thành những “người giải quyết vấn đề” có khả năng tương tác.

Cơ Chế Hoạt Động Của ReAct: Vòng Lặp T-A-O

Như đã đề cập, ReAct hoạt động dựa trên một vòng lặp tương tác giữa mô hình và môi trường/công cụ bên ngoài, được cấu trúc theo ba loại bước chính: **Thought (Suy luận), Action (Hành động), và Observation (Quan sát)**.

Hãy đi sâu vào từng bước:

Bước 1: Thought (Suy luận)

Khi nhận được một yêu cầu (prompt), thay vì cố gắng trả lời ngay lập tức, LLM bắt đầu bằng cách “suy nghĩ”. Trong bước này, mô hình phân tích yêu cầu, xác định thông tin cần thiết, lập kế hoạch các bước tiếp theo và xác định công cụ nào (nếu có) cần sử dụng. Output của mô hình ở bước này là một dòng hoặc một đoạn văn bản giải thích quá trình suy nghĩ của nó.

Mục đích của bước Thought là:

• Làm rõ yêu cầu.
• Phân rã nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn.
• Xác định các bước logic cần thực hiện.
• Lựa chọn công cụ phù hợp cho bước tiếp theo.

Bước 2: Action (Hành động)

Dựa trên suy luận từ bước trước, mô hình quyết định hành động cụ thể nào sẽ thực hiện và với công cụ nào. Output ở bước này cần tuân thủ một định dạng cụ thể mà hệ thống quản lý công cụ (tooling system) có thể hiểu được. Định dạng này thường bao gồm tên công cụ và các tham số cần thiết cho công cụ đó.

Ví dụ, nếu mô hình cần tìm kiếm thông tin trên internet, Action có thể được định dạng như sau:

Action: search[cách nấu phở bò]

Hoặc nếu cần dùng máy tính:

Action: calculator[55 * 123]

Hệ thống bên ngoài (không phải LLM) sẽ đọc và phân tích Action này.

Bước 3: Observation (Quan sát)

Sau khi hệ thống bên ngoài thực thi Action, nó sẽ trả về kết quả. Kết quả này chính là Observation mà LLM sẽ nhận được. Observation có thể là kết quả tìm kiếm, kết quả tính toán, xác nhận hành động thành công, hoặc thông báo lỗi.

Ví dụ, nếu Action là `search[cách nấu phở bò]`, Observation có thể là một đoạn văn bản chứa các kết quả tìm kiếm hàng đầu từ Google hoặc một công cụ tìm kiếm khác.

Observation: Phở bò là món ăn truyền thống của Việt Nam... Công thức nấu phở bò gồm: xương bò, thịt bò...

Vòng Lặp Tiếp Diễn

Sau khi nhận được Observation, LLM quay trở lại bước Thought. Nó phân tích Observation vừa nhận được, cập nhật suy luận của mình, và xác định bước tiếp theo cần thực hiện (một Thought, một Action khác, hoặc đưa ra câu trả lời cuối cùng). Vòng lặp Thought -> Action -> Observation này tiếp tục cho đến khi mô hình cảm thấy nhiệm vụ đã hoàn thành và có thể đưa ra **Final Answer (Câu trả lời Cuối cùng)**.

Toàn bộ chuỗi Thought, Action, Observation, Final Answer được gọi là **Trace**.

Ví Dụ Minh Họa Vòng Lặp ReAct

Hãy xem một ví dụ cụ thể cho yêu cầu: “Dân số hiện tại của Pháp cộng với số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức là bao nhiêu?”

Giả sử chúng ta có một công cụ `search` có thể tìm kiếm thông tin trên web và một công cụ `calculator` có thể thực hiện phép tính.

Prompt ban đầu: Dân số hiện tại của Pháp cộng với số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức là bao nhiêu?

LLM (Bước 1: Thought):

Thought: Tôi cần tìm hai thông tin: 1) Dân số hiện tại của Pháp và 2) Số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức. Sau đó tôi sẽ cộng hai số này lại. Tôi sẽ bắt đầu bằng việc tìm dân số Pháp.

LLM (Bước 2: Action):

Action: search[dân số hiện tại của Pháp]

Hệ thống bên ngoài thực thi Action và trả về Observation:

Observation: Theo dữ liệu gần nhất (năm 2023), dân số Pháp là khoảng 68 triệu người.

LLM (Quay lại Bước 1: Thought):

Thought: Tôi đã có dân số Pháp. Bây giờ tôi cần tìm số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức.

LLM (Bước 2: Action):

Action: search[số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức]

Hệ thống bên ngoài thực thi Action và trả về Observation:

Observation: Tính đến năm 2023, có 35 người đoạt giải Nobel Vật lý có quốc tịch Đức.

LLM (Quay lại Bước 1: Thought):

Thought: Tôi đã có cả hai thông tin cần thiết: dân số Pháp (68 triệu) và số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức (35). Bây giờ tôi cần thực hiện phép cộng.

LLM (Bước 2: Action):

Action: calculator[68000000 + 35]

Hệ thống bên ngoài thực thi Action và trả về Observation:

Observation: 68000035

LLM (Quay lại Bước 1: Thought):

Thought: Tôi đã có kết quả phép tính. Đây là câu trả lời cuối cùng cho yêu cầu ban đầu.

LLM (Bước Cuối cùng: Final Answer):

Final Answer: Tổng dân số hiện tại của Pháp cộng với số người đoạt giải Nobel Vật lý từ Đức là 68,000,035.

Qua ví dụ này, bạn có thể thấy ReAct giúp LLM thực hiện từng bước một cách có suy nghĩ, sử dụng công cụ khi cần thiết, và kết hợp các kết quả để đạt được mục tiêu cuối cùng.

Các Thành Phần Cần Có Để Triển Khai ReAct

Để xây dựng một hệ thống sử dụng ReAct, bạn cần ba thành phần chính:

1. Large Language Model (LLM): Mô hình này phải đủ mạnh để hiểu hướng dẫn, thực hiện suy luận (tạo ra các bước Thought), và tạo ra Action theo đúng định dạng yêu cầu. Các mô hình lớn hiện đại như GPT-4, Claude 3, Gemini đều có khả năng này.
2. Prompt Có Cấu Trúc ReAct: Prompt bạn gửi cho LLM cần được thiết kế để hướng dẫn mô hình đi theo vòng lặp Thought -> Action -> Observation. Điều này thường bao gồm việc cung cấp các ví dụ (few-shot examples) về cách các bước Thought, Action, Observation và Final Answer được định dạng và hoạt động như thế nào cho các nhiệm vụ tương tự. Bạn cũng cần định nghĩa rõ ràng các công cụ có sẵn cho mô hình và cách sử dụng chúng. Đây là một khía cạnh quan trọng của nghệ thuật viết prompt nâng cao.
3. Tooling System (Hệ thống Công cụ): Đây là phần bên ngoài LLM, chịu trách nhiệm:
   • Nhận Action từ LLM.
   • Phân tích Action để xác định công cụ cần gọi và tham số.
   • Thực thi Action bằng cách tương tác với công cụ thực tế (API search, máy tính, database…).
   • Nhận kết quả từ công cụ và định dạng nó thành Observation để gửi lại cho LLM.
   • Quản lý vòng lặp tương tác giữa LLM và công cụ cho đến khi LLM đưa ra Final Answer.

Các framework như LangChain hoặc LlamaIndex được thiết kế đặc biệt để giúp bạn xây dựng Tooling System này một cách dễ dàng, cho phép bạn định nghĩa các công cụ, cách LLM gọi chúng, và quản lý vòng lặp T-A-O. OpenAI Assistants API cũng cung cấp một cách tiếp cận tương tự bằng cách trừu tượng hóa phần lớn Tooling System cho bạn (OpenAI Assistants API vs. Manual RAG).

Lợi Ích Của Việc Sử Dụng ReAct

Áp dụng ReAct mang lại nhiều lợi ích đáng kể khi xây dựng các ứng dụng LLM:

• Cải thiện Độ chính xác: Bằng cách cho phép LLM sử dụng công cụ (đặc biệt là công cụ tìm kiếm và tính toán), ReAct giúp mô hình đưa ra câu trả lời chính xác hơn, dựa trên dữ liệu thực tế và tính toán đúng đắn, thay vì chỉ dựa vào kiến thức nội bộ có thể lỗi thời hoặc không chính xác.
• Giảm thiểu “Ảo giác” (Hallucinations): Việc dựa vào thông tin được truy xuất từ công cụ (Observation) giúp “neo” (ground) câu trả lời của mô hình vào thực tế, giảm khả năng tạo ra thông tin sai lệch hoặc bịa đặt.
• Giải quyết các Tác vụ phức tạp: ReAct cho phép LLM xử lý các yêu cầu phức tạp, đa bước mà các kỹ thuật prompting đơn giản không thể làm được.
• Tính linh hoạt và Khả năng thích ứng: Bằng cách định nghĩa các công cụ khác nhau, bạn có thể mở rộng khả năng của LLM để tương tác với bất kỳ hệ thống hoặc nguồn dữ liệu nào.
• Minh bạch quá trình suy luận: Việc tạo ra các bước Thought giúp chúng ta hiểu được cách mô hình đi đến câu trả lời, làm cho quá trình ra quyết định của AI trở nên minh bạch hơn (dễ dàng debug khi có lỗi).

ReAct và Chain-of-Thought (CoT): Khác Biệt và Liên Hệ

ReAct thường được so sánh với Chain-of-Thought (CoT) prompting, một kỹ thuật khác cũng khuyến khích LLM thể hiện quá trình suy luận của mình từng bước. CoT tập trung hoàn toàn vào việc tạo ra chuỗi suy nghĩ nội bộ (ví dụ: “Trước tiên, tôi cần tính A. Sau đó, tôi sẽ dùng kết quả A để tính B…”).

Sự khác biệt cốt lõi là:

• CoT: Chỉ là suy luận nội bộ của mô hình. Không có tương tác với thế giới bên ngoài.
• ReAct: Kết hợp suy luận nội bộ (Thought) với tương tác bên ngoài (Action/Observation).

Có thể nói ReAct là một sự mở rộng của CoT. ReAct sử dụng khả năng suy luận theo từng bước của mô hình (CoT) để quyết định **khi nào** và **làm thế nào** để tương tác với thế giới bên ngoài, và sau đó sử dụng kết quả của sự tương tác đó để tiếp tục quá trình suy luận.

Bảng sau tóm tắt điểm khác biệt chính:

Thách Thức Khi Triển Khai ReAct

Mặc dù mạnh mẽ, ReAct cũng có những thách thức riêng:

• Thiết kế Prompt phức tạp: Việc tạo ra prompt hiệu quả để hướng dẫn LLM tuân theo định dạng T-A-O và sử dụng công cụ đúng cách đòi hỏi kỹ năng và thử nghiệm.
• Quản lý Công cụ: Xây dựng và duy trì hệ thống công cụ đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả là một công việc kỹ thuật đáng kể.
• Chi phí và Độ trễ: Mỗi vòng lặp Action-Observation thường liên quan đến một lời gọi API đến LLM và một lời gọi đến công cụ bên ngoài. Điều này có thể làm tăng đáng kể chi phí và độ trễ so với các kỹ thuật prompting đơn giản hơn.
• Xử lý Lỗi: LLM có thể tạo ra Action không hợp lệ hoặc công cụ bên ngoài có thể trả về lỗi. Hệ thống ReAct cần có cơ chế xử lý các trường hợp này để không bị đổ vỡ.
• Độ dài Ngữ cảnh: Lịch sử của chuỗi Thought, Action, Observation có thể trở nên rất dài, vượt quá cửa sổ ngữ cảnh của LLM, đặc biệt với các tác vụ phức tạp. Cần có chiến lược để quản lý lịch sử này (ví dụ: tóm tắt các bước trước).

Kết Luận

ReAct Prompting là một kỹ thuật nền tảng cho phép Large Language Model vượt qua vai trò thụ động của một mô hình ngôn ngữ đơn thuần để trở thành một tác nhân (agent) có khả năng suy luận, lập kế hoạch và tương tác với thế giới thực thông qua các công cụ. Bằng cách kết hợp luân phiên giữa Suy luận (Thought), Hành động (Action), và Quan sát (Observation), ReAct mở ra cánh cửa cho việc xây dựng các ứng dụng LLM thông minh, chính xác và đáng tin cậy hơn, có khả năng giải quyết các bài toán phức tạp và yêu cầu thông tin cập nhật.

Với vai trò là một Kỹ sư AI tương lai, việc nắm vững ReAct không chỉ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách các mô hình tiên tiến hoạt động mà còn trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để thiết kế và triển khai các hệ thống AI có khả năng tương tác cao. Các framework như LangChain hay LlamaIndex là những công cụ tuyệt vời để bạn bắt đầu thực hành kỹ thuật này.

ReAct chỉ là một trong nhiều kỹ thuật prompting và kiến trúc agent mà một Kỹ sư AI cần khám phá. Trên con đường “AI Engineer Roadmap“, chúng ta sẽ còn tìm hiểu nhiều khái niệm và công cụ mạnh mẽ khác. Hãy tiếp tục theo dõi series để cùng nhau xây dựng nền tảng vững chắc cho sự nghiệp của bạn!

Hẹn gặp lại các bạn trong các bài viết tiếp theo!