缓存增强生成：大型语言模型优化的新前沿 🤖📊

这个标题既通俗易懂，又符合中文的口语表达习惯，概括了文章的主要内容，即介绍Cache-Augmented Generation（CAG）技术如何成为大型语言模型优化的新方向。

在大型语言模型（LLM）迅速发展的领域中，检索增强生成（RAG）一直是获取外部知识的黄金标准。然而，缓存增强生成（CAG）正作为一项创新的替代方案崭露头角。本文将深入探讨CAG的架构、与RAG的对比、实际应用场景、技术工作流程、实验基准测试以及未来可能的发展方向。

RAG结合了检索系统和生成模型的优点，提供上下文准确的答案。它需要：

• 嵌入式表示和向量检索： 查询外部向量数据库以找到相关的文档。
• 实时整合： 实时将检索的数据与用户查询结合起来。

虽然 RAG 强大，但也存在固有的复杂性问题：

• 实时延迟: 向量搜索过程中会产生延迟。
• 令牌处理: 检索的内容可能导致上下文窗口变大。
• 扩展性挑战: 过大或未充分优化的知识库会导致性能下降。

CAG 通过将相关知识提前加载到更大的上下文窗口中来解决检索瓶颈。关键方面包括：

• 静态知识集成: 数据在交互过程中保持一致不变。
• 推理状态缓存: 减少重复计算量。
• 简化基础设施需求: 无需外部向量数据库或复杂的分块方法。

关键要点: RAG 在不断演变的 动态变化的数据集 中表现优异，而 CAG 则在低延迟性及简单性优先的静态数据集中表现更为出色。

说到底，CAG（内容访问网关） 通过优先使用预加载和缓存机制来改变数据与 LLM（大型语言模型）交互的方式。

1. 静态数据集的整理和预处理: 仔细选择和预处理静态数据集以优化令牌的使用。
2. 预加载上下文: 将整理好的数据集直接注入到模型的上下文窗口。
3. 推理状态缓存: 缓存中间状态以避免在重复查询时进行冗余计算。
4. 查询处理管道: 用户查询在预加载的数据集中处理，无需进行外部检索。

• RAG 需要使用 动态外部依赖，比如 Pinecone 这样的向量搜索工具。
• CAG 则尽量降低对外部基础设施的依赖，通过使用 内存缓存和更长的上下文 来实现。

这种精简的架构减少了延迟时间，降低了运营成本，也让部署变得更简单了。

CAG的一个显著特征是，它能高效地利用LLM的上下文窗口。

1️⃣ 文档选择: 识别最相关的文档，并根据查询模式对其进行优先级排序。
2️⃣ 分块优化: 将文档分解成更小的块，以便更好地适应上下文窗口。
3️⃣ 知识优先级: 只在上下文窗口中包含最关键的知识。
4️⃣ 推理状态缓存: 对于频繁出现的查询，缓存查询结果。

现代大型语言模型提供的上下文窗口为32k至100k tokens，这使谨慎的token管理变得至关重要。预加载的重点主要包括：
✅ 减少冗余内容： 删除重复或无关的内容。
✅ 动态调整优先级： 根据预期查询动态调整所需知识。
✅ 高效重用： 缓存的推理状态可以加快重复任务的速度。

这使得查询速度更快，同时资源使用更少。

CAG的效果与大型语言模型上下文窗口的大小密切相关。

1. 减少分块: 更大的上下文窗口减少了激进的文档分割的需求。
2. 提高连贯性: 更大的分块能更好地保持相关主题之间上下文的完整性。
3. 更广泛的知识范围: 支持更广泛的资料集，从而增强响应的丰富性。

看看大规模语言模型中的上下文扩展趋势：

• GPT-4: 32k tokens
• Claude 2: 100k tokens
• Anthropic 和 OpenAI 路线图: 在未来的版本中，上下文窗口大小预计将大幅扩大。

重要见解: 随着上下文窗口变大，CAG 处理更大静态数据集的能力将更加强大。

CAG和RAG 都有自己的强项和适用的理想情况。

• 静态知识库系统: FAQ系统，产品文档，手册。
• 延迟敏感的应用: 实时客服机器人。
• 基础设施需求低的环境: 难以进行数据库管理的环境。

• 动态的知识库: 通过API驱动的数据源，不断变化的数据集。
• 多源检索: 分布在各个存储库的知识。
• 探索性查询: 需要广泛且灵活搜索的情境。

决策参考:

• 请对于静态、低延迟任务使用CAG。
• 请对于动态、不断演变的数据集使用RAG，这类数据集需要实时检索。

这里有一个增强的Python工作流程，如下所示：带缓存增强的生成。

import openai  

# 静态知识库  
knowledge_base = """  
埃菲尔铁塔位于法国巴黎。  
它于1889年建成，高1,083英尺（约329米）。  
"""  

# 带缓存查询  
def query_with_cache(context, query):  
    prompt = f"背景信息:\n{context}\n\n问题: {query}\n答案:"  
    response = openai.ChatCompletion.create(  
        model="gpt-4",  
        messages=[  
            {"role": "system", "content": "你是一个拥有专业知识的人工智能助手。"},  
            {"role": "user", "content": prompt}  
        ],  
        max_tokens=50,  
        temperature=0.2  
    )  
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()  

# 示例查询：  
print(query_with_cache(knowledge_base, "埃菲尔铁塔是什么时候建成的？"))

基准测试显示：
✅ 延迟: CAG 快了 40%。
✅ 准确性: 在静态数据集上表现相当。
✅ 可扩展性: RAG 在动态数据集上更胜一筹。

重要发现: 对于涉及固定知识的任务，CAG在性能上表现出持续的提升。

1️⃣ 企业文档助理
2️⃣ 医疗协议查询服务
3️⃣ 法律文件摘要服务
4️⃣ 客户支持助手
5️⃣ 在线学习网站

每个用例都能从低延迟、高效的 token 的使用和简洁的架构中获益。

1. 上下文窗口限制: 对极大规模的数据集而言，扩展性有限。
2. 静态数据依赖: 不适合动态的数据集。
3. 资源开销: 对于预加载的大型数据集，需要进行内存优化。

✅ 混合 RAG 和 CAG 架构
✅ 高级上下文窗口处理
✅ 实时更新上下文

• 对于需要快速响应的固定数据集，使用CAG；
• 对于知识需求变化的动态数据集，使用RAG。

未来的大规模语言模型（LLM）很可能会结合这两种方法以达到最佳效率。

💬 你对CAG和RAG的看法是什么？下面留言分享你的想法吧！ 🚀