RAT-retrieval-augmented-thinking 使用教程

RAT-retrieval-augmented-thinking 使用教程

RAT-retrieval-augmented-thinking RAT is a powerful tool that improves AI responses by leveraging DeepSeek's reasoning capabilities to guide other models through a structured thinking process. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAT-retrieval-augmented-thinking

1. 项目介绍

RAT-retrieval-augmented-thinking 是一个开源项目，旨在通过结合 DeepSeek 的推理能力和各种响应模型，提高人工智能响应的质量。项目通过一个两阶段的处理流程，首先使用 DeepSeek 进行详细的推理和分析，然后利用 OpenRouter 提供的信息丰富、结构化的答案。这种方法确保了更加深入、上下文相关且可靠的响应。

2. 项目快速启动

环境要求

• Python 3.11 或更高版本
• 一个 .env 文件，包含以下内容：

DEEPSEEK_API_KEY=你的_deepseek_api_key
OPENROUTER_API_KEY=你的_openrouter_api_key
optional
ANTHROPIC_API_KEY=你的_anthropic_api_key

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/Doriandarko/RAT-retrieval-augmented-thinking.git
cd RAT-retrieval-augmented-thinking

2. 作为本地包安装：

pip install -e .

这将安装 RAT 为命令行工具，允许你通过简单地输入 rat 从任何地方运行它。

使用方法

确保你的 .env 文件已配置如下：

DEEPSEEK_API_KEY=你的_deepseek_api_key
OPENROUTER_API_KEY=你的_openrouter_api_key
optional
ANTHROPIC_API_KEY=你的_anthropic_api_key

从任何地方运行 RAT：

rat

可用的命令包括：

• 输入你的问题以获得经过推理的响应
• 使用 model 来切换 OpenRouter 模型
• 输入 reasoning 来显示/隐藏推理过程
• 输入 quit 来退出

3. 应用案例和最佳实践

标准版本使用案例

使用 DeepSeek 进行推理，OpenRouter 进行响应的标准实现。运行以下命令启动：

uv run rat.py

Claude 特定版本使用案例

专门为 Claude 模型设计的实现，利用 Anthropic 的消息预填充能力。这种版本使 Claude 认为推理过程是它自己的内部思考过程，从而产生更加连贯和上下文相关的响应。运行以下命令启动：

uv run rat-claude.py

4. 典型生态项目

本项目作为开源项目，鼓励社区贡献和扩展。你可以通过以下步骤贡献自己的代码：

1. Fork 仓库
2. 创建你的特性分支
3. 进行改进
4. 提交 Pull Request

请确保在项目中包含合适的信用说明，并在使用此代码库的项目中引用。

以上就是 RAT-retrieval-augmented-thinking 的使用教程，希望对你有所帮助。

RAT-retrieval-augmented-thinking RAT is a powerful tool that improves AI responses by leveraging DeepSeek's reasoning capabilities to guide other models through a structured thinking process. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAT-retrieval-augmented-thinking