从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...

希望各位大佬能给些建议

实习中的Redis缓存，如何估算Redis占用内存TCP三次握手四次挥手，TCP的可靠性如何保障，讲一讲超时重传、滑动窗口和拥塞控制Linux查找哪个端口占用的命令MySQL事务的四个特性SQL一条命令查找分别数学成绩高于90分和英语成绩高于90分的学生人数如何排查慢SQL，索引具体如何优化数据结构方面zset和树应用场景的不同Go语言中的并发介绍大量数据内存小的情况下判断是否存在集合内的数怎么解决谈一谈对于Agent的理解好久没面试了，还有一些缓存和数据库方面的基本八股不太记得了，感觉细节方面回答得很一般，还是太菜了要多学习