+
95
-

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