RAT

RAT (检索增强思维) 简介

RAT（Retrieval Augmented Thinking）是一种增强人工智能响应能力的工具，它通过 DeepSeek 的推理能力，引导其他模型进行结构化的思考过程，从而提升 AI 的回答质量。

工作原理

RAT 采用两个阶段的处理方式：

1. 推理阶段（DeepSeek）：为每个查询生成详细的推理和分析。
2. 响应阶段（OpenRouter）：利用推理上下文提供信息丰富、结构良好的答案。

这种方法确保了回应更加周到、具有情境意识和更高的可靠性。

主要特点

• 模型选择：可以灵活选择不同的 OpenRouter 模型。
• 推理可见性：可以切换 AI 思维过程的可见性。
• 上下文意识：保持对话上下文，使交互更加连贯。

使用场景

RAT 适用于多种场景，例如：

• 学术研究：提供更准确的文献查询和解答。
• 客户服务：增强对用户问题的理解和响应。
• 教育辅导：帮助学生理解复杂的概念，提供详细解析。
• 内容生成：提升生成内容的逻辑性和连贯性。

通过将推理过程与响应生成分开，RAT 使得 AI 能够提供更深入、结构化的回答，广泛适用于需要逻辑分析和高质量输出的领域。