lats.ipynb에서는 reflection, evaluation, search을 이용해 전체적인 성능을 높입니다.
참고한 문헌은 Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models와 같습니다.
Language Agent Tree Search (LATS)의 형태는 아래와 같습니다.
이것읜 형태는 아래와 같습니다.
builder = StateGraph(TreeState)
builder.add_node("start", generate_initial_response)
builder.add_node("expand", expand)
builder.set_entry_point("start")
builder.add_conditional_edges(
"start",
# Either expand/rollout or finish
should_loop,
)
builder.add_conditional_edges(
"expand",
# Either continue to rollout or finish
should_loop,
)
graph = builder.compile()구현된 결과는 아래와 같습니다.
