Cache-Augmented Generation（CAG）：一种更快、更简单的RAG替代方案

最新推荐文章于 2025-06-18 10:03:25 发布
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#人工智能 #RAG #检索增强生成 #CAG #LLM

随着人工智能（AI）技术的不断进步，知识密集型任务在AI应用中变得越来越核心。这些任务要求AI系统能够无缝地整合和利用外部信息，以提供更加准确和有用的回答。为了实现这一目标，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生，它通过将外部知识与大型语言模型（Large Language Models，LLMs）相结合，显著提升了模型的性能。然而，RAG(面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架)并非完美无缺，它存在实时检索引入的延迟、检索错误影响准确性以及系统复杂性增加维护开销等问题。正是在这种背景下，Cache-Augmented Generation（CAG）作为一种新兴的方法，以其独特的优势，为知识密集型任务提供了一种更快、更简单的替代方案。

一、RAG技术的挑战

RAG技术(

最低0.47元/天 解锁文章
无需检索！CAG 通过键值缓存让 RAG 轻松上手
surfirst的博客
01-05 1002
随着大模型技术的不断发展，尤其是大模型上下文窗口（context window）逐渐增大的趋势，许多研究者开始思考是否可以借此特点简化传统的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构。在此背景下，2024年12月的研究论文提出了一个创新方案——CAG（Cache-Augmented Generation），这是一种通过预加载外部文档到大模型的上下文窗口来简化传统 RAG 流程的方法。本文将详细介绍 CAG 的特点、工作原理、实验结果、适用场景以及如何快速上手。
探索从传统检索增强生成（RAG）到缓存增强生成（CAG）的转变
llm_way的博客
02-07 1485
在人工智能快速发展的当下，大型语言模型（LLMs）已成为众多应用的核心技术。检索增强生成（RAG）和缓存增强生成（CAG）作为提升 LLMs 性能的关键技术，备受关注。这两种技术各自具有独特的优势与局限，深入探究从 RAG 到 CAG 的转变，对于理解人工智能技术的演进、优化应用开发具有重要意义。
RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？
2401_85379281的博客
01-07 1108
RAG 的核心思想是在生成内容的过程中，从外部知识库检索相关信息，并将其作为输入提供给 LLM。然而，随着应用场景的复杂化，RAG 的弊端也逐渐显现：实时检索带来的延迟、文档选择的潜在错误、以及系统架构的复杂性都制约了其效率和准确性。
缓存增强生成 (CAG) 开启RAG知识任务新范式
Code1994的博客
01-07 1326
检索增强生成（RAG）作为一种通过集成外部知识源来增强语言模型的强大方法而受到关注。然而，RAG 带来了一些挑战，例如检索延迟、文档选择中的潜在错误以及系统复杂性的增加。
Cache-Augmented Generation (CAG) 项目使用教程
gitblog_00676的博客
04-09 800
Cache-Augmented Generation (CAG) 项目是一个开源项目，旨在提供一个简单、高效的替代检索增强生成（RAG）的方案。项目的目录结构如下： - `cag/`: 包含项目的主要代码文件。 - `data_cache/`: 存储数据缓存文件。 - `datasets/`: 存放训练数据集。 - `results/`: 用于保存实验结果。 - `scripts/`: 包含脚本...
大模型之RAG-如何做好文档切分，长上下文是否替代了RAG？
2401_84204207的博客
08-10 4020
抱歉各位jy，最近一直在加班赶项目，好长时间没有更新了。我们对RAG有了基本的认识，也了解了下他的原理与发展。
随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗？
AAI666666的博客
05-14 1029
随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗？
探索Cache-Augmented Generation在知识任务中的潜力
资源摘要信息:"本文研究了一种新型的计算机科学领域知识任务处理方法，即缓存增强生成（Cache-Augmented Generation, CAG），这种方法旨在避免检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）面临的一些挑战。...
CAG模式: 突破RAG限制的新型知识任务处理方法
提供的部分内容实际上是另一篇文章的摘要，标题为'Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks'，这表明提供的内容可能与DeepSeek技术无直接关联，而是关于检索增强生成...
RAGCache多级动态缓存管理系统，让RAG推理更高效｜RAG论文分享
2401_85375298的博客
08-02 1814
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种将检索机制与生成模型相结合的方法，通过首先检索与问题相关的文档或知识，然后生成模型基于检索结果生成答案或文本。最近的研究表明，RAG可以显著提高各种基准的生成质量。然而，RAG的知识注入导致喂入大模型的序列信息增多，这引入了长序列生成的问题，导致较高的计算和存储开销。例如，初始请求包含100个token，检索到的文档总共包含1000个token。因此，增强请求的额外计算和内存成本比原始请求高10倍左右。
RIG，Google 最新推出的RAG 替代方案
m0_59164520的博客
10-15 3343
和。其中新提出的，提供了 LLM 与外部数据库交互的新思路。
Google 最新推出的RAG替代方案--RIP
2401_85375186的博客
10-22 1377
鉴于 LLM 训练所需的高昂时间和经济成本，在实际应用中，我们通常会采用 **RAG（Retrieval Augmented Generation）**技术，即为 LLM “接入”一个最新的数据库，以便通过检索手段利用 LLM 的能力来回答用户关于特定或最新数据的问题。此外，对于无法检索到的数据，RIG 会使用占位符来提示用户，这使得它提供的数值答案相对更加可靠，特别适合对数据准确性要求较高的敏感领域，比如：价格咨询、金融服务和医疗咨询等场景。这里的“交错”指的是在生成部分回答和检索外部数据之间进行交替。
什么是 CAG？——缓存增强生成的技术原理与应用前景
测试者家园
04-06 1284
让Agent生成测试用例原来如此简单在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，我们依赖人工智能系统来生成文本、回答问题和辅助决策。：LLM 只能基于其训练数据进行推理，而这些数据通常是静态的，并不能反映最新的信息。：每次生成都需要进行复杂的神经网络计算，影响响应速度和用户体验。为了解决这些问题，应运而生。CAG 通过缓存机制优化 LLM 的生成过程，在保证内容质量的同时，提高响应速度并降低计算开销。
RAG拉满：上下文Embedding与大模型Cache的深度融合
m0_70066267的博客
10-19 1025
为了解决这个问题，大模型Cache被引入RAG技术中，用于缓存已经检索过的文档片段和相关信息，从而加速后续的检索过程。传统的检索方法可能无法准确找到与特定化合物相关的文献，而上下文Embedding则能够通过捕捉词语之间的语义关系，找到与化合物相关的文献片段，从而提高了检索的准确性。首先，通过缓存已经检索过的文档片段，大模型Cache减少了重复检索的次数，从而降低了检索时间。例如，在回答关于某个历史事件的问题时，生成模块可以基于检索到的相关文档片段，结合上下文信息，生成一个更加详细和准确的回答。
不要做RAG，CAG足以应对所有知识任务！
强化学习曾小健
01-18 1113
这些发现表明，对于某些应用程序，特别是那些知识库受限的应用程序，CAG提供了一种简化且高效的RAG替代方案，以降低复杂性获得可比或卓越的结果。近年来，大语言模型（LLM）在基于知识的任务中取得了巨大进展，传统的检索增强生成（RAG）方法能够通过向大语言模型输入外部知识源，从而生成更好的答案，弥补了信息孤岛和信息时效性问题。未来，随着模型的上下文窗口容量的增加，CAG的使用可能会进一步扩展。相反，CAG通过将所有相关信息预加载到模型的扩展上下文窗口中，消除了实时信息检索的需要。
万字详解如何构建一个问答AI智能体，无需RAG（完整指南）
2401_85373691的博客
06-18 1432
本文的目标是探讨 2025 年检索增强生成（RAG）的现状，并深入分析关于“RAG 已死”的争论。我们将通过构建一个简单的 RAG 替代方案，并将其与传统方法进行比较来实现这一目标。此外，我们还将讨论“思考模型与非思考模型”的话题。
RAG是否被取代（缓存增强生成-CAG）吗？
Black_Rock_br的博客
01-27 1727
缓存增强生成（Cache-Augmented Generation, CAG）是一种新兴的技术，旨在通过预加载和缓存相关知识，提高大型语言模型（LLMs）的生成效率和响应速度。与传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）相比，CAG 通过将所有相关知识预先加载到模型的上下文窗口中，并缓存其运行时参数，从而在推理时直接生成响应，无需实时检索。1: CAG的优势低延迟：无需实时检索数据，从而加快推理速度。简化设计。
CAG 新范式来了！颠覆RAG? CAG 如何让大模型更快、更准、更智能
m0_59164520的博客
02-20 1744
最近，一篇研究论文提出了一种全新的框架——缓存增强生成（Cache-Augmented Generation，CAG）。与传统的 RAG 方法不同，CAG 摒弃了实时检索的依赖，转而采用预先加载数据和计算缓存的方式，使得 LLM 能够在需要时快速调用这些信息，显著提升了处理速度。这一创新为知识密集型任务开辟了一条更高效的路径。CAG 给我感觉就是longcontext，只不过是套了层缓存的壳。
RAG确实不够用，CAG必须要来
ms44的专栏
05-21 772
论文《Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks》提出了一种新的缓存增强生成（CAG）方法，旨在解决检索增强生成（RAG）在知识密集型任务中的挑战。RAG虽然通过结合外部知识检索和语言模型生成提升了生成质量，但存在检索延迟、检索错误和系统复杂性等问题。CAG通过预加载所有相关知识资源到大型语言模型（LLM）的扩展上下文中，并缓存模型的运行时参数，消除了实时检索的需求，从而显著降低了延迟和错
Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey
最新发布
06-25
在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统中，可信度（trustworthiness）是一个关键的研究领域。RAG通过从外部知识库中检索相关信息并结合生成模型来构建回答，这种方法虽然提升了模型的时效性和准确性，但也引入了新的挑战，尤其是在信息源可靠性、偏见和隐私保护等方面。 ### 1. 可信度评估与信息源质量 在RAG系统中，检索模块通常依赖于外部文档或数据库中的信息，而这些信息的质量直接影响最终生成内容的可信度。研究指出，为了提高系统的整体可信性，需要对信息来源进行严格筛选和评估。例如，一些工作提出了基于多源验证的方法，确保检索到的信息来自多个可靠渠道[^4]。此外，还有研究尝试使用机器学习技术来识别和过滤低质量或虚假信息，从而减少错误传播的风险[^1]。 ### 2. 偏见与公平性问题 另一个影响RAG系统可信度的重要因素是偏见问题。由于训练数据可能存在固有的社会文化偏见，这可能导致生成的内容也带有类似的偏差。为了解决这个问题，研究人员开发了一些工具和技术用于检测和减轻文本生成过程中的偏见，如差分隐私技术和公平性约束优化算法等[^1]。这些方法旨在保证生成结果不仅准确而且公正，以维护用户的信任。 ### 3. 隐私保护机制 随着人们对个人隐私越来越重视，在设计RAG系统时考虑隐私保护变得尤为重要。为此，一些学者探索了如何将差分隐私原理应用于检索和生成过程中，以此保护用户的数据不被泄露[^1]。同时，也有研究关注于匿名化处理以及访问控制策略的设计，确保只有授权人员才能接触到敏感信息。 ### 4. 安全性考量 除了上述方面外，安全性也是衡量RAG系统可信度的一个重要维度。特别是面对恶意攻击时的表现，比如针对开放式争议话题实施的意见操纵攻击，这类行为可能会严重干扰用户的认知判断。因此，加强防御措施、提升对抗样本识别能力成为了当前研究的重点之一[^4]。 ```python # 示例代码：模拟一个简单的RAG系统中关于信息源质量检查的功能 def check_source_quality(sources): """ 检查给定的信息源是否符合预设的质量标准。 参数: sources (list): 包含多个信息源对象的列表 返回: list: 符合条件的有效信息源列表 """ valid_sources = [] for source in sources: if source.is_reliable() and not source.contains_bias(): valid_sources.append(source) return valid_sources class Source: def __init__(self, reliability_score, bias_level): self.reliability_score = reliability_score # 可靠性评分（0-1） self.bias_level = bias_level # 偏见水平（0-1） def is_reliable(self): return self.reliability_score > 0.7 def contains_bias(self): return self.bias_level > 0.3 # 创建几个示例信息源 sources_example = [Source(0.85, 0.2), Source(0.6, 0.4), Source(0.9, 0.1)] valid_sources_example = check_source_quality(sources_example) print("Valid Sources:", valid_sources_example) ```
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