绕过 RAG 实时检索瓶颈，缓存增强生成（CAG）如何助力性能突破？
编者按： 你是否曾经遇到过这样的困扰：在开发基于 RAG 的应用时，实时检索的延迟让用户体验大打折扣？或者在处理复杂查询时，检索结果的不准确导致回答质量不尽如人意？ 在当前大语言模型应用大规模落地的背景下，这些挑战正成为制约产品竞争力的关键瓶颈。传统 RAG 方案中的检索延迟、准确性波动以及系统复杂度，都在考验着开发者的耐心和智慧。 缓存增强生成（CAG）技术巧妙地利用了新一代大语言模型处理长上下文的能力，通过预加载文档和预计算 KV 缓存，消除了实时检索的需求。实验结果表明，在可管理的知识库场景下，这种方案不仅能将推理时间缩短数倍，还能提供更连贯、更准确的响应。 作者 | Vishal Rajput 编译 | 岳扬 检索增强生成（RAG）作为一种通过整合外部知识源来增强语言模型的强大方法而备受瞩目。不过，这种方法也带来了一些挑战，比如检索过程的延迟、文档挑选时可能出现的误差，以及系统复杂度的增加。 随着能够处理更长上下文的大语言模型（LLMs）的兴起，缓存增强生成（CAG）技术应运而生，它避免了实时的信息检索。这项技术通过将所有必要资源预先加载到模型的扩展上下文中，并在缓存其相关运行...
