新一代AI知識整合技術「CAG」快狠準：挑戰傳統RAG檢索增強生成

RAG掰掰？新一代AI技術「CAG」快狠準，知識整合更上一層樓！

最近在AI領域，除了大家耳熟能詳的「RAG」，另一個新名詞「CAG」也開始受到關注。 CAG全名為Cache-Augmented Generation（快取增強生成），它代表著一種全新的AI知識整合方式，正挑戰著傳統的RAG (Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成技術。

事件重點：

• CAG透過預先載入知識，減少了檢索的時間消耗。
• CAG在處理規模較小的資料集時，表現更為出色。
• 雖然CAG有其優勢，但RAG在需要即時資訊時仍然不可或缺。

RAG v.s. CAG：AI知識整合的兩大路徑

如果你有在使用像是ChatGPT之類的AI模型，可能會發現他們有時候會給出錯誤的資訊，或是產生幻想。為了解決這個問題，RAG (Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成技術應運而生，透過從外部文件搜尋相關資訊來提升AI模型的準確性。然而，RAG並非萬能丹，它在面對龐大資料庫時，搜尋速度就會明顯下降。這時，CAG (Cache-Augmented Generation) 快取增強生成技術就成為了一個引人注目的替代方案。

RAG就像是一位隨時查閱資料庫的學者，確保答案的正確性。但資料一多，翻找速度就慢了下來。CAG則像一位記憶力超群的專家，事先將所有相關知識都背在腦海裡，能夠快速給出答案。

CAG的運作原理

CAG的核心概念是「預先載入」。它會將所有相關的知識，預先儲存在模型的記憶體中，就像是把考試範圍內的重點全部背下來一樣。當使用者提問時，模型可以直接從記憶體中提取答案，省去了搜尋資料庫的時間。

具體來說，CAG會使用一種稱為「Key-Value（KV）快取」的技術。在一般的語言模型中，處理文字時會產生KV鍵值對，Keys可以想成是標籤，而Values則是實際的資訊。CAG會將這些KV鍵值對儲存起來，以便下次使用。

CAG的優勢與限制

CAG最大的優勢就是「速度」。由於省去了搜尋資料庫的步驟，CAG可以更快地產生回應。此外，由於所有資訊都已預先載入，CAG也比較不容易出錯，可以提供更可靠的答案。

然而，CAG也有其限制。它比較適合用於知識庫相對固定、不會頻繁更新的應用場景。如果知識庫經常變動，就需要不斷地重新載入快取，反而會降低效率。此外，CAG也比較佔用記憶體空間，如果知識庫過於龐大，可能會超出模型的負荷。

什麼時候該選擇CAG？

簡單來說，當你需要AI模型能夠快速且可靠地回答特定領域的問題時，CAG就是一個不錯的選擇。例如，客服機器人需要快速回答常見問題、或是需要快速查詢特定報告或會議記錄時，就很適合使用CAG。

CAG的未來發展

隨著LLM技術不斷進步，模型能夠處理的Context context範圍也越來越大，CAG的應用前景也將更加廣闊。未來，我們可能會看到更多結合CAG和RAG的混合式架構，讓AI模型既能快速回答問題，又能隨時獲取最新的資訊。

個人心得

CAG的出現，為AI知識整合提供了一個全新的思路。它不僅簡化了系統架構，也提高了效率和可靠性。雖然CAG目前還存在一些限制，但隨著技術不斷發展，相信未來它將在更多領域發光發熱。對於開發者來說，了解CAG的原理和優勢，將有助於選擇最適合的技術方案，打造更強大的AI應用。

參考閱讀

• https://medium.com/@hamzaennaffati98/cache-augmented-generation-cag-vs-retrieval-augmented-generation-rag-7b668e3a973b
• https://github.com/hhhuang/CAG
• https://medium.com/@jagadeesan.ganesh/cache-augmented-generation-cag-a-rising-competitor-to-rag-5bb70428f8d8
• https://www.louisbouchard.ai/cag-vs-rag/