缓存增强生成（CAG）：是否真的比RAG更加强大？ 第1张

在利用外部知识增强语言模型方面，CAG 和 RAG 采用了不同的方法。

以下是它们的主要区别。

在决定使用检索增强生成（RAG）还是缓存增强生成（CAG）时，必须考虑数据波动性、系统复杂性和语言模型上下文窗口大小等因素。

何时使用RAG：

何时使用CAG：

通过将相关知识预加载到模型的上下文中，CAG 为传统的 RAG 提供了令人信服的替代方案。这消除了实时检索延迟，大大减少了延迟并提高了效率。此外，它还简化了系统架构，非常适合具有稳定知识域的应用，如客户支持、教育工具和人工智能对话。

虽然 RAG 对于动态、实时信息检索仍然是必不可少的，但在速度、可靠性和降低系统复杂性成为优先考虑因素的情况下，CAG 被证明是一种强大的解决方案。随着语言模型不断发展，上下文窗口不断扩大，内存机制不断改进，CAG 在优化人工智能驱动应用方面的作用只会越来越大。通过根据用例在 RAG 和 CAG 之间进行战略性选择，企业和开发人员可以充分释放人工智能驱动的知识集成潜力。