探索从传统检索增强生成（RAG）到缓存增强生成（CAG）的转变

最新推荐文章于 2025-08-18 11:13:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-18 11:13:16 发布 · 1.4k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#检索增强生成 #rag #CAG

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）（RAG 系统从 POC 到生产应用：全面解析与实践指南）和缓存增强生成（CAG）（Cache-Augmented Generation（CAG）：一种更快、更简单的RAG替代方案）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。

一、传统检索增强生成（RAG）剖析

（一）RAG 的工作原理

RAG 巧妙地融合了检索系统与生成模型的优势。当用户向 LLMs 提出问题或任务时，RAG 系统（

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
01-05 996
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。
Cache-Augmented Generation（CAG）：一种更快、更简单的RAG替代方案
llm_way的博客
01-09 2400
​ Cache-Augmented Generation（CAG）作为一种更快、更简单的替代方案，为RAG技术的四个级别深度解析)带来了革命性的变革。通过预加载知识和预计算推理状态，CAG消除了实时检索的需求，提高了效率和准确性，并简化了系统架构。 ​
如何设计 RAG 系统的缓存机制以降低延迟
gs80140的专栏
04-01 1209
RAG 系统通过将检索模块与生成模块相结合，使得模型能够在生成答案前查询外部知识库，从而大幅提高回答的准确性和信息丰富度。然而，由于检索操作可能涉及大量数据查询，若每次请求都实时计算，将导致较高的响应延迟。为此，设计一个高效的缓存机制便成为降低延迟的重要手段。减少重复计算与查询：对于频繁访问的查询结果进行缓存，避免重复的数据库或远程 API 调用。降低系统负载：通过缓存热点数据，分摊后端服务的压力。提高响应速度：缓存命中后，能够迅速返回数据，极大地降低延迟。
缓存增强生成 (CAG) 开启RAG知识任务新范式
Code1994的博客
01-07 1324
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。
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 1727
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。
CAG缓存增强生成与RAG检索增强生成对比
天涯海风的博客
08-18 474
本文对比了RAG（检索增强生成）和新兴的CAG（缓存增强生成）技术在处理LLM知识定制时的差异。RAG通过向量检索文档片段增强回答，但存在延迟和架构复杂性问题；CAG则预先将知识结构化缓存，直接加载到LLM上下文中，具有响应快、一致性高的优势。RAG适合大规模动态知识库，CAG更适用于固定领域的中小规模知识。技术选择需根据知识规模、更新频率和性能需求决定，二者代表动态检索与预加载缓存两种不同范式。
Deepseek-R1与CAG(缓存增强生成)结合提升问答质量（含demo代码）
llm_way的博客
02-09 1610
DeepSeek模型()与CAG技术的结合，为构建高效问答系统提供了全新的思路和方法。通过充分利用DeepSeek的强大语言理解和生成能力，以及CAG技术的缓存增强生成机制，系统能够实现快速、准确的问答服务。这种组合模式不仅提高了系统的效率和准确性，还降低了资源消耗和成本投入。今天我们一起了解一下如何结合Deepseek-R1与CAG(
RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？
2401_85379281的博客
01-07 1104
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。
Cache-Augmented Generation (CAG) 项目使用教程
gitblog_00676的博客
04-09 796
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...
RAG拉满：上下文Embedding与大模型Cache的深度融合
m0_70066267的博客
10-19 1024
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 1105
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。
什么是CAG？为什么CAG火了,RAG不香了？
simoncool23的博客
01-18 1389
检索增强生成(RAG)是一种通过实时检索外部知识来增强语言模型生成能力的技术。其核心思想是在模型生成内容时，从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息整合到生成过程中。这种方法使得模型能够访问大量最新的外部知识，从而提高输出的准确性和相关性。RAG的工作流程主要包含以下步骤：1. 接收用户输入或查询2. 从外部知识库中检索相关文档或段落3. 将检索到的信息与原始查询结合4. 使用语言模型生成最终响应。
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 1280
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。
绕过 RAG 实时检索瓶颈，缓存增强生成（CAG）如何助力性能突破？
Q2024107的博客
04-10 959
因此，简而言之，正是由于上下文窗口对 LLMs 的限制，RAG 才得以发展起来。
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 1803
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。
openoffice editor的源代码
最新发布
12-14
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/5115fbb20cc7 JODConverter - Cli ================== This is the client command line tool module of the Java OpenDocument Converter (JODConverter) project. JODConverter automates conversions between office document formats using LibreOffice or Apache OpenOffice. Licensing -------- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the Licens...
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细构建了PMSM的数学模型，设计了MPC控制器，并将其与传统的FOC策略相结合，以提升系统的动态响应性能与鲁棒性。仿真结果验证了该控制方法在速度调节、抗干扰能力及电流控制精度方面的有效性，展示了其在高性能电机驱动系统中的应用潜力。; 适合人群：具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验，从事电气工程、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高性能电机控制系统的设计与仿真研究；②为PMSM控制算法的优化提供技术参考，特别是在需要快速响应和高精度控制的应用场合，如电动汽车、工业伺服系统等；③帮助理解MPC与FOC融合控制的实现机制与优势。; 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解MPC控制器的设计步骤与参数整定方法，并可通过修改负载条件或参考转速进一步测试系统鲁棒性，强化理论与实践的结合。
网络工程基于SecureCRT的Python自动化脚本开发：毕业设计中多设备配置验证与日志采集系统实现
12-14
内容概要：本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用，系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能（支持Python、VBScript等）提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手，阐明了SecureCRT脚本的核心对象（如crt、Screen、Session）及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试，展示了脚本的实际赋能效果，并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例，深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群：计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业，具备一定编程基础（尤其是Python）的本科或研究生毕业生，以及需要进行设备自动化操作的科研人员； 使用场景及目标：①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成；②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据；③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异；目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性； 阅读建议：建议读者结合自身毕业设计课题，参考文中代码案例进行本地实践，重点关注异常处理机制与正则表达式的适配，并注意敏感信息（如密码）的加密管理，同时可探索将脚本与外部工具（如Excel、数据库）集成以增强结果分析能力。
基于微信小程序的周边美食推荐系统_2axo8_springboot2axo8数据库文档.doc
12-14
基于微信小程序的周边美食推荐系统_2axo8_springboot2axo8数据库文档
从零实现LangChain检索增强生成（RAG）教程
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是当前人工智能领域中一项极具前景的技术，尤其是在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的应用场景中。它通过将外部知识库与生成模型相结合，有效解决...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大模型之路

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值