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(优化检索增强生成（RAG）管道：实现更智能AI回应的高级技术)的核心在于实时检索文档，这一特性虽然能够确保模型在生成回答时能够获取到最新的信息，但同时也引入了一系列挑战。
- 检索延迟
RAG依赖于实时检索文档，这在处理大型或复杂的知识库时尤其耗时。延迟不仅影响了用户体验，还可能限制了RAG在某些对响应时间有严格要求的应用场景中的使用。 - 检索错误
文档选择或排序的不准确可能导致检索到的信息不完整或不相关，从而降低系统的可靠性。这种错误在复杂或模糊查询的情况下尤为常见。 - 系统复杂性
将检索和生成组件集成在一起需要仔细调优、额外的基础设施和持续的维护。这不仅增加了工作流程的复杂性，还提高了系统的整体开销。
二、Cache-Augmented Generation（CAG）概述
为了克服RAG技术(探索 Auto-RAG：提升人工智能知识获取与生成能力的新路径)的局限性，Cache-Augmented Generation（CAG）应运而生。CAG是一种新颖的方法，它通过预加载知识和预计算推理状态，消除了语言模型工作流程中对实时检索的依赖。
1. CAG的工作原理
CAG的核心在于其预加载和预计算的能力。在模型训练或准备阶段，CAG会预先收集和处理与应用程序相关的文档集合，并将这些文档编码成一个键值（Key-Value，KV）缓存。这个缓存捕获了LLM的推理状态，并存储在磁盘或内存中，以便在推理过程中重用。
在推理阶段，CAG会加载预计算的KV缓存和用户的查询。LLM利用预加载的知识来处理查询，生成上下文准确的回答。通过将用户查询Q与预加载的文档D结合，形成一个统一的提示R=M(Q∣CKV)，其中R是生成的回答。
为了保持系统性能在多个推理会话中的稳定性，CAG还引入了一个缓存重置步骤。这个步骤通过截断新添加的令牌而不重新加载整个上下文，来确保效率和持续的响应性。
2. CAG的关键特征
- 检索免费操作
通过预加载所有必要的文档到LLM的上下文中，CAG避免了实时检索的需求。 - 提高效率
利用预计算的KV缓存消除了检索延迟，并减少了响应生成时间。 - 简化架构
绕过了集成单独的检索和生成系统的需求，降低了复杂性和维护开销。
三、CAG相较于RAG的优势
CAG作为一种替代RAG(RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践)的方法，在多个方面表现出了显著的优势。
1. 消除实时检索的依赖
CAG通过预加载所有必要的知识到模型中，消除了对实时检索管道的依赖。这不仅消除了潜在的检索错误，还确保了推理过程中能够完全访问相关信息。
2. 减少延迟和加快生成速度
通过绕过检索步骤，CAG显著减少了响应生成时间，尤其是对于大型或复杂的知识库。实验结果表明，与传统RAG系统相比，CAG的响应速度可以提高多达94%。
3. 简化系统架构
CAG移除了集成检索和生成组件的需求，导致了一个更加精简的系统，更易于实施和维护。这种简化降低了基础设施成本和开发开销。
4. 全局理解上下文
预加载整个知识库使模型能够处理所有相关信息在一个统一的上下文中。这种全局方法提高了答案的准确性和一致性，尤其是对于需要详细推理或多跳逻辑的任务。
四、CAG的应用场景
CAG在多个应用场景中表现出了其独特的优势，尤其是在知识库受限且可管理的情况下。
1. 域特定问答
在特定领域（如医学、法律或金融）中，知识库通常相对有限且可预测。CAG能够预加载这些领域的知识，并提供快速、准确的回答。
2. 文档摘要
对于需要大量文档处理的摘要任务，CAG能够通过预加载相关文档并快速生成摘要，显著提高效率。
3. 内部知识管理
企业可以使用CAG来管理其内部知识库，为员工提供快速访问和准确回答的能力。
4. 高响应准确性和效率的场景
CAG在需要快速、精确和上下文丰富的回答的场景中表现出色，如客户支持聊天机器人、法律和技术文档分析以及需要深入解释的教育工具。
五、CAG与RAG的性能比较
为了更全面地了解CAG的优势，我们可以将其与RAG在多个维度上进行比较。
1. 准确性和响应质量
CAG在准确性方面一致优于基于稀疏（如BM25）和密集（如OpenAI Indexes）检索的RAG系统。预加载整个上下文确保了对知识库的统一理解，减少了由不完整或不相关检索引起的错误。
2. 生成时间
CAG通过消除检索步骤显著减少了响应生成时间。实验结果表明，CAG在处理大型数据集时比传统RAG工作流程快得多。
3. 效率和可扩展性
CAG通过将所有知识处理在一个预加载的上下文中，避免了RAG的迭代检索步骤。这使得CAG特别适合大型但有限且可管理的知识库。相比之下，RAG在处理大型知识库时可能会遇到延迟和复杂性增加的问题。
4. 系统复杂性
CAG通过移除检索和排序组件简化了架构，降低了维护开销，使其更易于部署和管理。相比之下，RAG需要集成检索和生成系统，增加了开发复杂性和基础设施成本。
六、何时选择CAG与RAG
尽管CAG在许多方面都表现出优势，但选择哪种方法还取决于具体的应用场景和需求。
- 选择CAG的场景
当知识库受限且适合在LLM的上下文窗口中预加载时，以及需要快速、准确和上下文丰富的回答时，CAG是理想的选择。 - RAG仍可能有用的场景
对于高度动态或无限大的知识库，RAG可能仍然有用，因为这些知识库可能无法高效地预加载。
随着技术的不断发展，CAG有望在未来成为知识密集型任务的主流方法。然而，结合CAG的预加载能力与选择性检索的混合方法可能在未来工作流程中提供最佳解决方案。这种方法可以充分利用CAG在效率和准确性方面的优势，同时处理RAG在高度动态知识库中的灵活性。
总之，Cache-Augmented Generation（CAG）作为一种更快、更简单的替代方案，为RAG技术(微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）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。这些优势使得CAG在多个应用场景中表现出色，尤其是在知识库受限且可管理的情况下。随着技术的不断进步，CAG有望在未来成为知识密集型任务的首选方法。
