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

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。

05、CAG的優勢

1) 更低的延遲

CAG通過緩存機制，大大減少了對外部數據庫的依賴，從而大幅降低了響應延遲。在一些需要高頻次查詢的場景下，CAG能夠提供比RAG更加迅速的答案生成。

2) 簡化的系統架構

由于CAG系統不需要每次都進行數據庫查詢，系統架構得到了簡化。這不僅減少了開發和維護的成本，也使得系統更加穩定和高效。

3) 增強的一致性

由于CAG通過緩存已有的知識來生成響應，它能夠確保每次查詢得到的答案都具有一致性。這對于一些要求高精度和高可靠性的應用尤為重要。

4) 擴展性強

隨著系統的不斷運行和優化，CAG可以不斷擴展緩存庫，從而增強知識庫的深度和廣度。這使得CAG能夠應對更多樣化的查詢需求，提升了系統的擴展性。

06、CAG與RAG的對比

從上表可以看出，CAG相較于RAG在多個方面都具有明顯的優勢。尤其是在響應時間、系統架構簡化和一致性方面，CAG表現出了巨大的潛力。

CAG的未來

隨著技術的不斷進步，CAG將可能成為許多智能系統和應用的標準架構。特別是在需要處理海量數據和快速響應的領域，如智能客服、智能搜索引擎、推薦系統等，CAG將能夠提供更加高效、準確和一致的服務。

不僅如此，CAG也為我們提供了更多的可能性。隨著緩存技術的發展，未來CAG系統能夠支持更多種類的知識格式，并能夠處理更加復雜的查詢請求。這將為AI的下一步發展奠定堅實的基礎。

07、總結

RAG和CAG是人工智能知識處理中的兩種不同方法。雖然RAG在過去幾年里已經被廣泛應用，但CAG憑借其創新的緩存機制和簡化的系統架構，正在快速崛起，并展現出強大的潛力。隨著技術的進步，我們有理由相信，CAG將成為未來知識處理的主流方法，推動人工智能向更高效、更智能的方向發展。

參考：

1. ??https://www.superannotate.com/blog/rag-explained??
2. ??https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/??

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/Yv9O8QMIBf4gkxNiQiQd4A??