搜索

回答

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。

800_auto

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

800_auto

网友回复

我知道答案，我要回答

我有问题

私活外包

回答

开发了一个网站ai聊天助手

一个月开发一套类似coze的智能体平台

部署一套内网离线ai助理

私有ai助理开发

类似如家的租房app开发

h5手机端考试网站开发

开发一个短剧解锁剧集的小程序

我要开发一个酒类拍卖交易平台

开发艺术品拍卖收藏买画卖画h5网站

帮我做个数字货币交易所网站

有没有免费让ai自动帮你接管操作电脑的mcp服务？

mcp为啥用Streamable HTTP 替代 HTTP + SSE？

scratchjr有没有开源的前端html网页版本源代码？

多模态大模型能否根据ui交互视频来来模仿写出前端交互动画效果ui代码？

如何用阿里云oss+函数计算fc+事件总线EventBridge+消息队列+数据库+redis缓存打造一个高并发弹性系统？

阿里云函数计算 FC如何在海外节点搭建一个代理网络？

ai studio中gemini build的代码如何发布到github pages等免费网页托管上？

如何在cursor、qoder、trae中使用Claude Skills功能？

有没有不用u盘就能重装系统的开源工具？

python如何固定摄像头实时计算停车场停车位剩余数量？