ある食料品チェーンが、ライブの在庫を照会し、店舗内の商品の場所を返すチャットボットを構築しています。このチャットボットを構築するのに最も適切なプロンプトエンジニアリングパターンはどれですか？

ReAct (Reasoning and Acting) プロンプトは、チャットボットが推論（在庫照会）と行動（商品の場所を返す）を交互に行う必要がある場合に最適です。これにより、複雑なタスクを分解し、外部ツール（在庫データベース）と連携して正確な情報を提供できます。 Zero-shot prompting は、追加の例なしでタスクを完了させようとするもので、このような複雑なタスクには不十分です。Few-shot prompting はいくつかの例を提供しますが、動的な情報照会には適していません。Least-to-most prompting は、タスクを小さなステップに分解しますが、外部ツールとの連携や行動の実行という点で ReAct ほど包括的ではありません。