01、概述

在人工智能領(lǐng)域，知識檢索與處理方法一直在不斷進化。過去，**基于檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）**的系統(tǒng)長期占據(jù)主流，但如今，**基于緩存增強生成（CAG，Cache-Augmented Generation）**的方法正在顯示出其顛覆傳統(tǒng)的潛力，逐漸成為新一代知識處理的主力軍。那么，RAG和CAG到底有什么區(qū)別？為什么CAG被認為是未來的方向？讓我們深入探討這兩種方法，了解它們各自的優(yōu)缺點，以及為什么CAG可能成為未來知識處理的趨勢。

02、傳統(tǒng)RAG的工作原理

RAG系統(tǒng)的核心理念是從外部知識源中實時檢索數(shù)據(jù)，為每個查詢生成合適的答案。其工作流程大致如下：

• 數(shù)據(jù)庫查詢：首先，系統(tǒng)會從知識庫中進行搜索，檢索與查詢相關(guān)的文檔。
• 文檔選擇：從搜索結(jié)果中，系統(tǒng)會挑選出最相關(guān)的文檔。
• 信息處理：將選出的文檔信息進行處理、理解和整合。
• 生成回答：最終，根據(jù)處理后的信息生成響應(yīng)結(jié)果。

通過這種方式，RAG能夠為用戶提供基于實時數(shù)據(jù)的答案，使得它在許多智能系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。

03、RAG所面臨的挑戰(zhàn)

雖然RAG在許多應(yīng)用中表現(xiàn)出色，但它并非完美無缺。其主要挑戰(zhàn)包括：

1) 頻繁的數(shù)據(jù)庫查詢

每一次用戶的請求，RAG系統(tǒng)都需要從外部數(shù)據(jù)庫中進行查詢。對于頻繁請求的場景，重復(fù)查詢將大幅增加響應(yīng)時間，并且在某些情況下，可能無法保證每次查詢的精確性和一致性。

2) 高延遲

由于每次查詢都需要實時進行，RAG的響應(yīng)時間通常在1.5秒到2秒之間。這個延遲對于某些實時性要求較高的應(yīng)用，可能會帶來較大的影響。

3) 復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)與高維護成本

RAG系統(tǒng)需要管理外部數(shù)據(jù)庫連接、查詢邏輯和文檔處理的復(fù)雜流程。這種架構(gòu)不僅增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，也導(dǎo)致了高昂的維護成本。

4) 文檔選擇的不一致性

每次查詢都可能從數(shù)據(jù)庫中選取不同的文檔，導(dǎo)致生成的答案可能會存在一定的不一致性。這樣的波動性可能會影響用戶對系統(tǒng)可靠性的信任。

04、CAG：下一代知識處理

與傳統(tǒng)的RAG不同，CAG通過預(yù)處理和緩存信息來優(yōu)化響應(yīng)生成的過程。它不僅解決了RAG的一些痛點，還為知識處理帶來了新的思路。

CAG的創(chuàng)新方法

CAG的關(guān)鍵創(chuàng)新在于預(yù)處理和緩存。與RAG需要實時檢索和處理數(shù)據(jù)不同，CAG通過提前對大量知識進行處理并將其緩存起來，實現(xiàn)了以下優(yōu)勢：

• 保持預(yù)處理知識：CAG將外部知識進行預(yù)處理，并存儲到緩存中，避免了每次查詢時都進行實時檢索。這樣，系統(tǒng)可以更快地從緩存中提取已有的信息，快速生成回答。
• 消除實時搜索的需求：由于信息已經(jīng)被預(yù)處理并緩存，CAG不再依賴實時數(shù)據(jù)庫查詢。系統(tǒng)可以在接收到請求時，直接利用緩存中的知識進行響應(yīng)生成。
• 一致性和精確性：CAG能夠保證每次查詢得到相同的答案，因為它依賴的是預(yù)先處理和緩存的知識，而不是每次從數(shù)據(jù)庫中檢索的實時數(shù)據(jù)。這種一致性使得系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性大大增強。
• 響應(yīng)速度的提升：由于消除了實時查詢的環(huán)節(jié)，CAG的響應(yīng)速度大大提高。通常，CAG的響應(yīng)時間比RAG低很多，這對于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用場景至關(guān)重要。

05、CAG的優(yōu)勢

1) 更低的延遲

CAG通過緩存機制，大大減少了對外部數(shù)據(jù)庫的依賴，從而大幅降低了響應(yīng)延遲。在一些需要高頻次查詢的場景下，CAG能夠提供比RAG更加迅速的答案生成。

2) 簡化的系統(tǒng)架構(gòu)

由于CAG系統(tǒng)不需要每次都進行數(shù)據(jù)庫查詢，系統(tǒng)架構(gòu)得到了簡化。這不僅減少了開發(fā)和維護的成本，也使得系統(tǒng)更加穩(wěn)定和高效。

3) 增強的一致性

由于CAG通過緩存已有的知識來生成響應(yīng)，它能夠確保每次查詢得到的答案都具有一致性。這對于一些要求高精度和高可靠性的應(yīng)用尤為重要。

4) 擴展性強

隨著系統(tǒng)的不斷運行和優(yōu)化，CAG可以不斷擴展緩存庫，從而增強知識庫的深度和廣度。這使得CAG能夠應(yīng)對更多樣化的查詢需求，提升了系統(tǒng)的擴展性。

06、CAG與RAG的對比

從上表可以看出，CAG相較于RAG在多個方面都具有明顯的優(yōu)勢。尤其是在響應(yīng)時間、系統(tǒng)架構(gòu)簡化和一致性方面，CAG表現(xiàn)出了巨大的潛力。

CAG的未來

隨著技術(shù)的不斷進步，CAG將可能成為許多智能系統(tǒng)和應(yīng)用的標準架構(gòu)。特別是在需要處理海量數(shù)據(jù)和快速響應(yīng)的領(lǐng)域，如智能客服、智能搜索引擎、推薦系統(tǒng)等，CAG將能夠提供更加高效、準確和一致的服務(wù)。

不僅如此，CAG也為我們提供了更多的可能性。隨著緩存技術(shù)的發(fā)展，未來CAG系統(tǒng)能夠支持更多種類的知識格式，并能夠處理更加復(fù)雜的查詢請求。這將為AI的下一步發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

07、總結(jié)

RAG和CAG是人工智能知識處理中的兩種不同方法。雖然RAG在過去幾年里已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，但CAG憑借其創(chuàng)新的緩存機制和簡化的系統(tǒng)架構(gòu)，正在快速崛起，并展現(xiàn)出強大的潛力。隨著技術(shù)的進步，我們有理由相信，CAG將成為未來知識處理的主流方法，推動人工智能向更高效、更智能的方向發(fā)展。

參考：

1. ??https://www.superannotate.com/blog/rag-explained??
2. ??https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/Yv9O8QMIBf4gkxNiQiQd4A??