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news 2025/7/31 11:24:19

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在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）已经取得了显著的进展，能够生成类似人类的文本并回答各种问题。然而，它们在推理过程中仍面临一些挑战，例如缺乏对事实的准确把握以及难以处理复杂的多步骤问题。为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）和思维链（CoT）提示技术应运而生，而它们的结合（RAG + CoT，即检索增强思想 RAT）更是展现出了强大的优势。

一、RAG：知识的注入器

RAG，即检索增强生成，是一种允许LLMs在推理过程中访问外部信息源的技术。想象一个LLMs正在解决数学问题，RAG就像是一个贴心的辅导老师，能够实时地为LLMs提供所需的公式或定理，确保其每一步推理都基于准确的知识。这样，LLMs就能减少产生幻想性解决方案的风险，其推理过程也因此变得更加坚实可靠。

RAG的工作机制相当直观：当LLMs遇到一个需要特定知识才能解决的问题时，它会利用RAG技术从外部知识库中检索相关信息。这些信息可以是文本、图像、音频等多种形式，关键在于它们能够为LLMs提供解决问题的必要背景知识。通过这种方式，LLMs不仅能够更准确地回答问题，还能在回答中融入更丰富的细节和背景信息，从而提升回答的整体质量（[RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生框架：CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨]。

二、CoT：让思考可视化

与RAG相辅相成的是CoT技术，它旨在帮助LLMs解决那些需要逐步推理的复杂问题。CoT提示鼓励LLMs在给出最终答案之前，先解释其思考过程。这就像在数学课上展示你的计算步骤一样，LLMs需要将其推理过程分解为更小、更易于管理的步骤，并逐一解释这些步骤。

实现CoT提示有两种主要方法：零样本（Zero-shot）提示和少样本（Few-shot）提示（[探索 Prompt：从基础概念到高级工程技术。零样本提示通过在提示本身中使用特殊词汇或短语（如“让我们一步一步地思考”）来引导LLMs解释其推理过程。而少样本提示则向LLMs展示几个解决类似问题的例子，这些例子中的解决步骤被清晰地解释出来。LLMs在观察这些例子后，会尝试模仿这种逐步推理的方式来解决问题。

尽管CoT提示在提升LLMs推理能力方面取得了显著成效，但它也面临着一些挑战。例如，如果LLMs对某个主题的知识储备不足，其推理步骤可能会出错。此外，LLMs有时会陷入错误的思维定式，提出与现实不符的解释。这些问题需要通过进一步的优化和训练来解决。

三、RAG 与 CoT 的结合（RAT）

原理与机制

RAT 将 CoT 提示与 RAG 相结合，以处理长期推理和生成问题。首先，LLMs 会生成零次思维链（CoT），然后这些思维链与 RAG 合并。以这些想法为探究对象，对其进行因果修正，并逐渐形成最终的回答。在这个过程中，会迭代地使用信息检索来修正思维链的每一个步骤。这包括任务查询以及在初始零次 CoT 生成之后的当前和过去的思维步骤。

应用场景

在代码生成、数学推理、创意写作和任务规划等多种任务中都展现出了强大的应用能力。例如，在代码生成任务中，RAT 可以帮助程序员更高效地生成准确的代码。通过结合 RAG 从代码库中获取相关的代码片段和知识，以及 CoT 对编程思路的逐步梳理，能够大大提高代码生成的质量和效率。在创意写作方面，RAT 可以从外部知识源获取灵感和素材，同时通过 CoT 对写作思路进行组织和展开，创作出更富有创意和深度的作品。

优势

提高准确性
通过允许 LLMs 访问外部知识并完善其推理过程，RAT 有效地减少了错误，生成了更准确的解决方案。例如，在数学推理任务中，对比不使用 RAT 的方法，使用 RAT 后错误率显著降低，答案的准确性得到了大幅提升。
增强可解释性
迭代过程中的解释提供了对 LLMs 思维过程的深入了解，使得更容易识别和解决任何可能出现的问题。这对于一些对结果可解释性要求较高的领域，如医疗诊断和金融风险评估等，具有重要意义。
强化长期推理能力
对于复杂的多步骤任务，RAT 的优势更加明显。它确保了推理过程的透明性，使得 LLMs 能够更好地处理需要长期推理的任务。比如在任务规划中，从初始目标设定到最终计划的制定，RAT 可以引导 LLMs 逐步进行合理的推理和规划。