不要做 RAG提出缓存增强生成（CAG）来消除检索延迟并最大限度-20250109135938

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2025-01-09 13:59 本条微博链接 不要做 RAG 提出缓存增强生成（CAG）来消除检索延迟并最大限度地减少检索错误。 CAG 是什么？ CAG 旨在通过预先将所有相关文档预加载到 LLM 中并预先计算键值 (KV) 缓存来充分利用长上下文 LLM 的功能。 预加载的上下文有助于模型提供上下文准确的答案，而无需在运行时进行额外的检索。 何时申请CAG？ 当需要检索的文档/知识规模有限且易于管理时，它是 RAG 的一个有用替代方案。 我的想法：随 ………………………………