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AI交流(进群备注:)

RAT-retrieval-augmented-thinking 是一个旨在提升AI回答质量的工具,通过结构化的推理过程帮助AI提供更逻辑、更深入的回答。其核心是两步法:首先利用DeepSeek进行详细的推理分析,然后通过OpenRouter模型生成结构化的最终回答。该工具特别适用于处理复杂问题,如代码生成、数学推理、创意写作和任务规划等领域。
RAT-retrieval-augmented-thinking的特点:
- 1. 支持多种OpenRouter模型选择,灵活适应不同场景需求
- 2. 显示或隐藏AI的思考过程,增强用户对AI决策过程的透明度
- 3. 保持对话上下文,确保交互的连贯性和一致性
- 4. 采用两阶段方法,先推理后回答,减少AI回答中的幻觉问题
RAT-retrieval-augmented-thinking的功能:
- 1. 用于代码生成,提高代码质量和逻辑性
- 2. 用于数学推理,提升解题的准确性和深度
- 3. 用于创意写作,生成更具思想性和上下文意识的文本
- 4. 用于任务规划,优化任务的执行步骤和逻辑性
- 5. 通过命令行交互,输入问题、切换模型或显示/隐藏推理过程
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