2025年1月9日 · CAG是一种新颖的方法，它通过预加载知识和预计算推理状态，消除了 语言模型 工作流程中对实时检索的依赖。 1. CAG的工作原理. CAG的核心在于其预加载和预计算的能 …

CAG leverages the extended context windows of modern large language models (LLMs) by preloading all relevant resources into the model’s context and caching its runtime parameters. …

本文提出了一种新的知识整合方法——缓存增强生成（CAG），旨在利用 长上下文语言模型 （LLMs）的能力来避免实时检索的挑战，从而提高效率和准确性。 与传统的 检索增强生成 …

近日，有一篇名为《Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks [1]》的论文提出了一种名为缓存增强生成（Cache-Augmented …

最近，一篇新的论文《Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks》对此进行了讨论，并提出了一种CAG (Cache-Augmented Generation)的方 …

2024年12月11日 · 论文提出了一个名为上下文感知门（Context Awareness Gate, CAG） 的架构来解决检索不相关信息的问题。 CAG 通过动态调整大型语言模型（LLMs）的输入提示，优化 …

2025年1月12日 · rag 与 cag，互为补充而非替代 . 因此， cag 并不是 rag 的终结者，而是针对特定场景的一种补充选择 。两者各有优劣，应该根据具体需求来选择适合的方案。rag 仍然是解决 …

2025年1月7日 · 比rag(检索增强生成)快40倍的cag(缓存增强生成)。 CAG彻底改变了知识获取方式：不再是实时检索外部数据，而是预先将所有知识加载到模型上下文中。 这就像是把一个巨 …

In contrast, CAG (bottom section) preloads and caches knowledge offline, allowing the LLM to process only the query during inference, eliminating retrieval over-

2025年1月1日 · Cache-augmented generation (CAG) simplifies AI architectures by storing small knowledge bases directly within a model’s context window, eliminating the need for retrieval …