Strict Frog's Blog

ReAct框架详解与思考

ReAct提示词

背景 在各种论文中, 有多种智能Agent的推理逻辑(也称框架):CoT, ToT, LLM+P等, 其中ReAct框架被LanggChain和LlamaIndex等多种AI应用开发工具作为推理引擎. ReAct框架 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models PromptTemplate(...

Posted by LuochuanAD on February 11, 2026

ReActフレームワーク詳細解説と考察

ReActプロンプト

背景 論文において、さまざまなスマートエージェントの推論ロジック（フレームワークとも呼ばれる）が提案されています：CoT、ToT、LLM+Pなど。その中で、ReActフレームワークはLangChainやLlamaIndexなど、複数のAIアプリケーション開発ツールで推論エンジンとして利用されています。 ReActフレームワーク ReAct: Synergizing Rea...

Posted by LuochuanAD on February 11, 2026

Detailed Explanation and Insights on the ReAct Framework

ReAct Prompt

Background Various papers propose multiple reasoning frameworks for intelligent agents (also called frameworks): CoT, ToT, LLM+P, etc. Among them, the ReAct framework is used as the reasoning e...

Posted by LuochuanAD on February 11, 2026

RAG之Structural Chunks设计

结构化切割

前言 针对RAG系统的构建，要想提高检索和生成结果的准确性，核心就是结构化Chunks的设计。 一, 常规的chunks切割方法 1，固定大小chunk分割 （Fixed-size Chunking） from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter text = "这是一个用LangChain测试固定大小分...

Posted by LuochuanAD on January 31, 2026

RAGの構造チャンク設計

構造化カッティング

はじめに RAGシステム構築において、検索と生成結果の精度を向上させるための核心は、構造化されたChunksの設計にあります。 1. 一般的なChunks分割方法 1. 固定サイズChunk分割（Fixed-size Chunking） from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter text = "これは...

Posted by LuochuanAD on January 31, 2026

Structural Chunks Design of RAG

Structured Cutting

Introduction To improve the accuracy of retrieval and generation results in a RAG system, the core lies in the design of structured chunks. 1. Conventional Chunking Methods 1. Fixed-size Chu...

Posted by LuochuanAD on January 31, 2026

Prompt框架和Structural Prompt的说明

结构化提示词

前言 针对不同的AI Agent开发时，需要定制不同的prompt，那么对prompt的写法就需要更加专业，简洁，易于被LLM理解的prompt就很重要了。 一, 主流的prompt框架 CRISPE 框架 CR： Capacity and Role（能力与角色）。你希望 AI 扮演怎样的角色。 I： Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Conte...

Posted by LuochuanAD on January 11, 2026

Promptフレームワークと構造化プロンプトの説明

構造化プロンプト

はじめに 異なるAIエージェントの開発においては、それぞれに合ったプロンプトをカスタマイズする必要があります。そのため、プロンプトの書き方はより専門的で簡潔かつLLMに理解されやすいものが重要になります。 1. 主流のプロンプトフレームワーク CRISPEフレームワーク CR: Capacity and Role（能力と役割）。AIにどのような役割を担ってほしいか。 I: ...

Posted by LuochuanAD on January 11, 2026

Explanation of the Prompt Framework and Structural Prompt

Structured Prompts

Introduction When developing different AI Agents, customized prompts are needed. Hence, professional, concise prompts that are easy for LLMs to understand become crucial. 1. Popular Prompt Fr...

Posted by LuochuanAD on January 11, 2026

Python的各种技巧

python

前言 python的各种技巧, 所以在此记录一下 案例 一,案例1 同一个局域网下,如何访问同伴的共享文件夹 1, 在终端输入2行命令 cd 需要共享的文件路径 python -m http.server 2, 在同一个局域网的设备(如:手机)输入 对方已共享文件的设备的IP + :8000 例如对方的IP地址为: 100.100.1.1 那么在你的手...

Posted by LuochuanAD on May 28, 2025

对Excel处理的各种Python

openpyxl库

前言 最近在工作中遇到各种要处理Excel文件的问题, 所以每次都会自己写个python脚本来自动化处理各种Excel, 所以在此记录一下 案例 一,案例1 对比2个Excel的不同,将不同的地方标记成黄色,并生成2个Excel结果文件来展示黄色不同的地方. 代码片段 workbook1 = pxl.load_workbook(r"/Users/luochuan/...

Posted by LuochuanAD on November 1, 2024

python可视化工具之vizro框架

vizro

前言 最近学到python可视化工具,推荐使用vizro框架.(听说vizro是麦肯锡公司出的,所以抱着好奇心测试一下) 一, 如何绘制箱子图和折线图 from vizro import Vizro import vizro.models as vm import vizro.plotly.express as px df = px.data.gapminder() gap...

Posted by LuochuanAD on April 16, 2024

pygame框架之贪吃蛇(140行规范代码)

贪吃蛇

前言 最近学到pygame框架,就想利用Python的语法特性,来规范写一个贪吃蛇游戏 此版本贪吃蛇特点 充分利用Python的语法特性,具有可读性高的特点,方便为以后写其他Python项目打下一个好的代码风格 Demo的gif动画如下 思路分析: 一, 我希望python中所有默认的配置都在同一个类中 class SnakeGameConf(): SCR...

Posted by LuochuanAD on April 14, 2024

xxx.github.io与customDomain绑定

私人域名

前言 2024刚打开个人网站(strictfrog.com),发现打不开页面.所以来找问题和解决方案. 原因 1, 个人域名(strictfrog.com)已到期,需要重新续费且配置DNS解析 2, github.io的IP地址变了(目前是185开头) 解决方法 步骤一:GitHub pages 设置 customDomain 在你的XXX.github.io...

Posted by LuochuanAD on January 26, 2024

Xcode15之安装iOS 17 Simulator Runtime

安装iOS17

前言 2023/09/19 Xcode15正式发布了,同时iOS17也正式登场. 先在AppStore下载Xcode15后,出现了以下问题 问题一:iOS 17无法通过Xcode15安装. 报错信息:Failed with HTTP status 400: bad request Domain: DataGatheringNSURLSessionDelegate Code: ...

Posted by LuochuanAD on September 19, 2023

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