Viết lại và trả lời (RaR) là một kỹ thuật prompt trong đó LLM không xử lý câu hỏi như cũ mà trước tiên diễn đạt lại câu hỏi rồi mới trả lời.
RaR là một kỹ thuật prompt giúp loại bỏ sự mơ hồ và thiếu thông tin, đồng thời cải thiện độ chính xác của câu trả lời bằng cách yêu cầu LLM diễn đạt lại và bổ sung chính câu hỏi trước khi tạo câu trả lời, thay vì xử lý câu hỏi như cũ. Nó tạo điều kiện cho việc hiểu sâu hơn về bối cảnh so với việc chuyển tiếp các câu hỏi đơn giản và thường được sử dụng kết hợp với chuỗi suy nghĩ và vài cảnh quay. Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, số lượng mã thông báo đầu ra và độ trễ sẽ tăng lên khi bước diễn giải được thêm vào và điều đáng tiếc là chi phí sử dụng API có thể sẽ cao hơn một câu hỏi và câu trả lời đơn giản. Trong lĩnh vực này, nó được áp dụng rộng rãi để chỉ áp dụng nó cho các nhiệm vụ liên quan đến nhiều hướng dẫn mơ hồ hoặc các câu hỏi phức tạp, chẳng hạn như các AI agent tóm tắt/phân tích và không sử dụng nó cho các câu trả lời Câu hỏi thường gặp đơn giản. Trong hầu hết các trường hợp, chi phí bổ sung sẽ chỉ tăng từ vài phần trăm đến vài chục phần trăm, nhưng khi xử lý hàng loạt với số lượng cuộc gọi lớn, không thể bỏ qua sự khác biệt, vì vậy nên xác minh trước tính hiệu quả.