RAG 與 CAG：知識處理的新時代原創

發布于 2025-2-25 11:31

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01、概述

在人工智能領域，知識檢索與處理方法一直在不斷進化。過去，**基于檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）**的系統長期占據主流，但如今，**基于緩存增強生成（CAG，Cache-Augmented Generation）**的方法正在顯示出其顛覆傳統的潛力，逐漸成為新一代知識處理的主力軍。那么，RAG和CAG到底有什么區別？為什么CAG被認為是未來的方向？讓我們深入探討這兩種方法，了解它們各自的優缺點，以及為什么CAG可能成為未來知識處理的趨勢。

02、傳統RAG的工作原理

RAG 與 CAG：知識處理的新時代-AI.x社區

RAG系統的核心理念是從外部知識源中實時檢索數據，為每個查詢生成合適的答案。其工作流程大致如下：

數據庫查詢：首先，系統會從知識庫中進行搜索，檢索與查詢相關的文檔。
文檔選擇：從搜索結果中，系統會挑選出最相關的文檔。
信息處理：將選出的文檔信息進行處理、理解和整合。
生成回答：最終，根據處理后的信息生成響應結果。

通過這種方式，RAG能夠為用戶提供基于實時數據的答案，使得它在許多智能系統中得到了廣泛應用。

03、RAG所面臨的挑戰

雖然RAG在許多應用中表現出色，但它并非完美無缺。其主要挑戰包括：

1) 頻繁的數據庫查詢

每一次用戶的請求，RAG系統都需要從外部數據庫中進行查詢。對于頻繁請求的場景，重復查詢將大幅增加響應時間，并且在某些情況下，可能無法保證每次查詢的精確性和一致性。

2) 高延遲

由于每次查詢都需要實時進行，RAG的響應時間通常在1.5秒到2秒之間。這個延遲對于某些實時性要求較高的應用，可能會帶來較大的影響。

3) 復雜的系統架構與高維護成本

RAG系統需要管理外部數據庫連接、查詢邏輯和文檔處理的復雜流程。這種架構不僅增加了系統的復雜性，也導致了高昂的維護成本。

4) 文檔選擇的不一致性

每次查詢都可能從數據庫中選取不同的文檔，導致生成的答案可能會存在一定的不一致性。這樣的波動性可能會影響用戶對系統可靠性的信任。

04、CAG：下一代知識處理

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與傳統的RAG不同，CAG通過預處理和緩存信息來優化響應生成的過程。它不僅解決了RAG的一些痛點，還為知識處理帶來了新的思路。

CAG的創新方法

CAG的關鍵創新在于預處理和緩存。與RAG需要實時檢索和處理數據不同，CAG通過提前對大量知識進行處理并將其緩存起來，實現了以下優勢：

保持預處理知識：CAG將外部知識進行預處理，并存儲到緩存中，避免了每次查詢時都進行實時檢索。這樣，系統可以更快地從緩存中提取已有的信息，快速生成回答。
消除實時搜索的需求：由于信息已經被預處理并緩存，CAG不再依賴實時數據庫查詢。系統可以在接收到請求時，直接利用緩存中的知識進行響應生成。
一致性和精確性：CAG能夠保證每次查詢得到相同的答案，因為它依賴的是預先處理和緩存的知識，而不是每次從數據庫中檢索的實時數據。這種一致性使得系統的穩定性和可靠性大大增強。
響應速度的提升：由于消除了實時查詢的環節，CAG的響應速度大大提高。通常，CAG的響應時間比RAG低很多，這對于需要快速響應的應用場景至關重要。