RAG（检索增强生成）和CAG（缓存增强生成）是两种不同的技术，它们在知识获取方式、响应速度、系统复杂性、适用场景、成本开销等方面存在显著差异。
知识获取方式
RAG：实时检索外部知识。根据用户输入的查询，从外部知识库（如向量数据库、文档存储系统）检索相关信息，并将其作为上下文输入给LLM。
CAG：预加载并缓存知识。在生成阶段之前，将特定领域的高频知识存入缓存，在生成过程中直接查询缓存获取信息。响应速度
RAG：受检索过程影响，响应速度相对较慢，因为需要实时检索外部知识库。
CAG：快速响应，无需检索，直接从缓存中获取信息。系统复杂性
RAG：系统架构较复杂，需要维护检索组件与生成模型的协同工作。
CAG：架构更简洁，不依赖复杂的检索机制，减少了潜在的故障点。适用场景
RAG：适用于知识动态更新的场景，如金融、医学、新闻等领域，需要实时获取最新信息。
CAG：适用于稳定知识场景，如产品文档、企业政策等信息，这些信息变化不频繁。成本开销
RAG：计算开销较高，需要调用LLM进行检索，且检索过程可能引入额外的计算资源消耗。
CAG：计算开销较低，通过缓存减少LLM调用，节省计算资源。优缺点
RAG：
优点：动态获取最新信息，扩展模型知识范围，无需对LLM进行额外训练即可增强其能力。
缺点：检索过程引入延迟，检索结果质量不稳定，低质量或无关的检索信息可能影响生成内容的准确性，系统架构复杂。
CAG：
优点：响应速度快，生成内容稳定，减少外部数据波动带来的影响，架构简洁，易于维护。
缺点：知识更新不及时，预加载的知识需要定期更新，缓存管理复杂，缓存内容过多可能导致存储与查询效率下降。结合使用
RAG和CAG可以结合使用，以充分发挥两者的优势。例如，对静态知识采用CAG，对动态知识采用RAG，以提供最优的信息获取体验。
而且RAG与CAG技术可以结合使用，实现冷热数据的结合
