RAGCache:多级动态缓存大幅降低RAG延迟、提升吞吐能力

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RAG 技术通过结合外部知识库,有效提升了大语言模型(LLM)的性能。然而,RAG 系统在处理长序列生成时面临严重的延迟和效率挑战。最近,北京大学联合字节跳动的研究人员提出了一项名为 RAGCache [1] 的创新研究为这一难题提供了巧妙的解决方案。 关键发现 现有的优化方案主要聚焦于LLM推理加速本身，未能充分考虑RAG系统的特点，研究团队通过分析，揭示了三个重要发现： 性能瓶颈：RAG系统的主要瓶颈在于LLM生成步骤， 注入的外部知识文档显著延长了处理序列 。实验数据显示，注入的外部知识文档平均长度达3718个token，远超原始请求的348个token，而 计算开销与 序列长度呈正比，因此是导致 性能显著下降 的原因 。 访问模式：检索请求呈现高度集中的特征，约3%的热门文档占据了60%的检索请求。这种模式为缓存优化提供了重要依据。 优化空间：通过 ………………………………