Deepseek-R1与CAG(缓存增强生成)结合提升问答质量（含demo代码）

最新推荐文章于 2025-12-16 16:42:13 发布
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#缓存 #deepseek-r1 #deepseek #LLM #CAG #缓存增强生成

DeepSeek模型(深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量)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(探索从传统检索增强生成（RAG）到缓存增强生成（CAG）的转变)。

一、DeepSeek语言模型：智能问答的基石

DeepSeek，作为一款由Deepseek AI公司开发的强大语言模型，以其卓越的自然语言处理能力在业界崭露头角。该模型基于Transformer架构，通过大规模文本和代码数据集的训练，不仅掌握了丰富的语言知识和推理能力，还能够生成高度自然、流畅的人类般文本。DeepSeek在问答、文本摘要、对话生成等多个自然语言处理任务中均表现出色，成为构建高效问答系统的理想选择。

DeepSeek(DeepSeek

最低0.47元/天 解锁文章
语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略
llm_way的博客
12-13 2763
RAG是一种AI技术，它结合了从外部源检索相关信息与语言模型来处理这些信息以生成准确、上下文感知的响应。构建一个基于RAG（微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）的四个级别深度解析数据收集与存储：首先，需要收集与特定主题或领域相关的数据，并将其存储在向量数据库中。在向量数据库中，信息以向量的形式存储，以便高效检索。语言模型选择：选择一个强大的语言模型，如GPT-4或Llama 3，来处理这些向量数据并生成响应。系统集成。
无需检索！CAG 通过键值缓存让 RAG 轻松上手
surfirst的博客
01-05 998
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。
基于GPTCache实现视觉问答系统的高效缓存方案
gitblog_00029的博客
06-05 431
视觉问答(Visual Question Answering, VQA)是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的重要研究方向，它要求系统能够理解图像内容并回答相关的自然语言问题。在实际应用中，VQA系统常常面临计算资源消耗大、响应速度慢的问题，特别是当面对大量相似或重复查询时。 GPTCache项目为解决这类问题提供了创新性的缓存方案，通过智能缓存机制显著提升系统响应速度并降低计算成本。本文将详细介...
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。
deepseek使用和本地部署ollama+ragflow知识库（2）
Hollybaicai的博客
02-12 1819
没看上一篇的可以先看一下。用ollama部署deepseek。是一个开源的平台，旨在简化应用程序的开发、交付和部署流程。它使用容器技术，将应用程序及其所有依赖项封装在一个轻量级、可移植的容器中。以下是 Docker 的一些关键概念和特点：进入官网下载就行PS 最重要的是你的C盘大小要大于50GB最好，因为docker下载镜像是默认C盘。docker top 没有吧安装位置放出来 ，如果你需要改docker的安装位置，可以使用下面代码，进入到docker安装包的终端下输入就行 ，可以修改安装路径。
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 1282
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成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？
2401_85327249的博客
01-10 1087
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。
CAG缓存检索生成 案例流程
天涯海风的博客
08-18 281
如果没有命中缓存，就调用 检索引擎（RAG：Retrieval-Augmented Generation），从知识库/数据库中找到相关文档。要不要我帮你写一个 CAG缓存检索生成的完整架构图（流程图/时序图），更直观展示缓存 + 检索 + 生成的逻辑？如果相似度 > 阈值（比如 0.9），直接返回缓存答案，避免重新检索和生成。将新的问题 + 检索结果 + 生成的回答 存入缓存，供下次相似问题直接使用。例如，缓存里有「黄金基金风险分析」的结果，就直接复用。命中缓存: 黄金基金相对股票波动小，但仍有市场风险。
CAG缓存增强生成与RAG检索增强生成对比
天涯海风的博客
08-18 478
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。
【人工智能】DeepSeek 与 RAG 技术：构建知识增强型问答系统的实战
一个被知识诅咒的人
04-18 1180
本文深入探讨了如何利用 DeepSeek R1 模型结合检索增强生成（RAG）技术，构建一个高效的知识增强型问答系统。RAG 技术通过结合信息检索与生成模型的优势，能够显著提升问答系统的准确性和上下文相关性。文章详细介绍了 DeepSeek R1 的技术架构、RAG 系统的设计与实现，包括环境搭建、知识库构建、检索模块优化以及生成模块的细化调优。提供了大量 Python 代码示例，涵盖数据预处理、向量嵌入、检索与生成全流程，并辅以中文注释和数学公式解释关键算法原理。文章旨在为开发者提供一个从理论到实践的完整
Cache-Augmented Generation（CAG）：一种更快、更简单的RAG替代方案
llm_way的博客
01-09 2406
​ 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。 ​
基于Qwen2多模态大模型构建的开源OCR项目
m0_59164520的博客
10-14 1696
GOT-OCR2.0 是一个基于 QWen2 0.5B 模型的开源项目，项目核心是开发了一个统一的端到端模型，旨在推动 OCR 技术进入2.0时代。这个只有 580M 参数的 OCR 模型，拿到了 BLEU 0.972 分数，而且模型大小只有 1G 多，在一般配置的本地机器上运行也不是问题。从测试效果来看性能也很不错，支持识别普通文档、场景文档、格式化文档等多种多样的文本内容。普通文本的训练数据中主要使用中文 CASIA-HWDB2 和英文 IAM 数据集，所以该模型对中英文内容的识别效果会比较好。
Access Token 生命周期管理：详细设计 Token 的获取、缓存、续期和过期处理机制
2501_94198109的博客
12-16 806
Access Token 是有生命周期的，如果不进行高效、安全的管理，会导致频繁的 API 调用失败和服务中断。。
linux中can，pcap数据录制与udp缓存空间配置
最新发布
hooksten的博客
12-16 201
本文介绍了激光雷达数据采集与处理的实用方法：1)使用tcpdump录制点云数据，candump录制CAN报文；2)创建虚拟CAN接口并发送测试数据；3)优化Linux UDP缓冲区解决通信频率问题，通过修改sysctl配置提升雷达数据传输性能。文章提供了详细的命令行操作指南，包括数据录制、虚拟CAN配置和网络参数调优等实用技术。
多级缓存设计思路——本地 + 远程的一致性策略、失效风暴与旁路缓存的取舍
刘珏的博客
12-14 913
多级缓存架构是现代高并发系统的必备组件，通过在性能、一致性、复杂度之间找到最佳平衡点，实现系统性能的最大化。本地缓存与分布式缓存的组合是这一架构的核心，而旁路缓存模式则是实现缓存更新的基础策略。成功的多级缓存设计需要深入理解业务特点和数据访问模式，针对性地制定缓存策略、一致性方案和失效防护机制。没有放之四海而皆准的最优解，只有最适合当前业务场景的技术取舍。📚 下篇预告​🔒 ​分布式锁本质​：互斥访问与资源协调的底层原理⏱️ ​锁过期与续约​：避免锁提前释放与死锁的精细控制♻️ ​幂等设计模式。
深入解析 Disruptor：从RingBuffer到缓存行填充的底层魔法
让世界知道我的存在
12-11 671
Disruptor 是 LMAX 开发的高性能并发框架，旨在极大地提升生产者-消费者模型的吞吐量与降低延迟。针对传统有界缓冲区中锁机制带来的上下文切换与竞争开销，Disruptor 引入了三大核心优化思想： 无锁设计（Lock-free）：摒弃互斥锁，采用 CAS 原子指令实现乐观并发控制，避免线程阻塞。 Ring Buffer：使用预分配的环形数组，利用位运算 (index & mask)(index \ \& \ mask)(index & mask) 替代取模以加速定位，并结合序列号协调读写。
Redis 缓存
dfsdcvbhjnj的博客
12-13 1007
Redis缓存是提升系统性能的关键组件，其核心在于缓存与数据库的协同工作模式。主流方案采用Cache Aside模式，通过先更新数据库再删除缓存保障最终一致性。针对高并发场景需防范三大缓存问题：缓存穿透（布隆过滤器/空值缓存）、缓存雪崩（随机TTL/逻辑过期）、缓存击穿（互斥锁重建）。合理运用这些策略可显著提升系统吞吐量与稳定性。
深入解析Redis三大缓存问题：穿透、击穿、雪崩及解决方案
T1ssy的博客
12-15 846
想象一下这样的场景：一个恶意用户不断请求系统中不存在的用户ID，比如user:-1或。这些请求会先查询Redis缓存，由于缓存中没有这些数据，请求会直接打到数据库。数据库也查询不到结果，因此不会回写缓存。每次请求都像穿过缓存直接访问数据库一样，这就是"缓存穿透"。缓存击穿就像是缓存系统的"阿喀琉斯之踵"——一个致命的弱点。当某个热点key过期的瞬间，大量并发请求同时发现缓存失效，这些请求会如潮水般涌向数据库，造成数据库瞬时压力过大。缓存雪崩是缓存系统中最危险的场景。当大量缓存key在同一时间点过期。
微服务架构设计 - 高并发缓存设计
Hernon的博客
12-15 946
本文深入探讨了车贷金融系统高并发场景下的缓存架构设计，提出了4C方法论（分级分类、一致性策略、并发防御、可观测管控），并针对三种典型业务场景给出生产级解决方案： 金融产品配置采用;本地缓存+Redis+Pub/Sub多级缓存架构，实现秒级一致性与80%流量削减 进件查询通过布隆过滤器+双层锁机制（本地锁+分布式锁）防御击穿和穿透 授信额度使用Binlog订阅（Canal）保证强一致性，实现业务与缓存解耦 文章还详细阐述了缓存系统的监控指标体系和动态管控策略
R语言做miR-1 与二次 CAG 风险的关联可能呈现阈值效应
03-20
<think>嗯，用户的问题是关于在R语言中分析miR-1与CAG风险之间的阈值效应，需要进行关联分析。首先，我需要理解什么是阈值效应。阈值效应指的是当某个变量达到特定临界值时，其对结果的影响会发生突变，也就是说，变量和结果之间可能存在非线性关系，尤其是在某个转折点附近效应显著变化。 接下来，用户提到的miR-1和CAG风险。CAG是慢性萎缩性胃炎，可能涉及miRNA作为生物标志物的研究，类似引用中提到的hsa-miR-21-5p。这里需要分析miR-1的表达水平是否在某个阈值上下对CAG风险的影响不同。 然后，用户需要R语言的方法来进行这种分析。可能的统计方法包括分段回归（也称为阈值回归或断点回归），广义加性模型（GAM），或者限制性立方样条（RCS）来分析非线性关系。另外，可能还需要使用似然比检验或Wald检验来判断是否存在阈值效应。 我需要考虑具体步骤，比如数据准备，探索性分析，模型选择，阈值点确定，以及结果验证。例如，分段回归需要确定阈值点，可能使用网格搜索法或最大似然估计。GAM可以自动捕捉非线性关系，而RCS则能展示变量与风险的平滑非线性关系。 另外，用户可能需要可视化结果，比如绘制分段回归的折线图或GAM的平滑曲线图。同时，要确保引用相关的包，如segmented、mgcv、rms等，并提供代码示例。 可能的问题包括如何确定最佳阈值点，如何验证模型假设，以及如何处理混杂因素。用户可能需要调整协变量，所以在模型中需要考虑控制变量。 最后，生成相关问题，比如其他分析方法，阈值效应与线性的比较，或者如何解释结果。这些需要基于当前分析方法的延伸，帮助用户进一步探索。</think>### R语言中miR-1与CAG风险阈值效应分析方法 #### 1. **数据准备与探索** - **数据格式**: 需要包含miR-1表达量（连续变量）、CAG风险（二分类或连续型结局变量）及协变量（如年龄、性别等）。 - **预处理**: 检查数据分布，处理缺失值和异常值，标准化miR-1表达量（可选）。 #### 2. **阈值效应分析方法** - **分段回归（Segmented Regression）** 通过寻找miR-1表达量的最佳转折点（cut-off值），分析阈值前后的效应差异。 **R包**: `segmented` **示例代码**: ```R library(segmented) # 基础模型（假设线性关系） base_model <- glm(CAG_risk ~ miR1, data = df, family = binomial) # 分段回归 seg_model <- segmented(base_model, seg.Z = ~miR1, psi = median(df$miR1)) summary(seg_model) plot(seg_model) # 可视化阈值效应 ``` - **广义加性模型（GAM）** 捕捉miR-1与CAG风险的非线性关系，自动识别潜在阈值。 **R包**: `mgcv` **示例代码**: ```R library(mgcv) gam_model <- gam(CAG_risk ~ s(miR1, bs = "tp") + covariates, data = df, family = binomial) summary(gam_model) plot(gam_model, residuals = TRUE) # 绘制平滑曲线 ``` - **限制性立方样条（Restricted Cubic Spline）** 通过节点（knots）探索非线性关联，检验阈值效应显著性。 **R包**: `rms` **示例代码**: ```R library(rms) ddist <- datadist(df) options(datadist = "ddist") rcs_model <- lrm(CAG_risk ~ rcs(miR1, 3) + covariates, data = df) anova(rcs_model) # 检验非线性项显著性 ``` #### 3. **阈值点确定与验证** - **网格搜索法**: 遍历miR-1的候选阈值点，选择使模型拟合最优的cut-off值。 - **似然比检验**: 比较分段模型与线性模型的拟合差异，判断阈值效应是否显著。 #### 4. **结果解释** - 若存在显著阈值效应，需报告转折点位置及两侧的效应量（如OR值）。 - 结合生物学背景，解释miR-1在阈值上下对CAG风险的作用机制[^1]。 --- ###
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