RAG和RAT的区别

RAG（Retrieval Augmented Generation）和RAT（Retrieval Augmented Thoughts）是两种基于大语言模型（LLM）的AI技术，它们在处理文本生成和推理任务时采用了不同的策略和方法。

RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个过程的技术。它通过从庞大的文档集合中检索出相关信息，然后利用这些信息来生成文本或回答问题，从而提高机器生成文本的相关性、准确性和多样性78。RAG模型背后的技术包括Embedding、Transformer、BERT等，这些技术共同支持了RAG模型的高效运作6。

与RAG不同，RAT是一种融合了协同思维链（Chain of Thought，CoT）和检索增强生成（RAG）的AI提示策略。RAT通过整合不同思维模式，提高推理效率和准确性，为解决复杂问题提供了一种新的解决方案34。RAT特别强调了CoT的重要性，CoT是一种通过逐步推理来解决问题的方法，它能够显著提高最终结果的准确性2。

总的来说，RAG主要侧重于通过检索和生成的结合来提高文本生成的相关性和准确性，而RAT则更注重通过融合CoT和RAG来解决具有挑战性的长任务推理和生成，强调推理过程和准确性的提升。两者都是基于LLM的应用技术，但它们在实现目标和方法上有所区别。15