假設AI助手未能回答有關時事的問題或在關鍵情況下提供過時的信息。這種情況雖然越來越罕見，但反映了保持大型語言模型（LLM）更新的重要性。這些AI系統，從客戶服務聊天機器人到高級研究工具的所有功能都與他們了解的數據一樣有效。在信息迅速變化的時候，保持LLMS的最新成績既具有挑戰性又不必不可少。
全球數據的快速增長會帶來不斷擴大的挑戰。 AI模型曾經需要偶爾更新，現在需要接近實時適應，以保持準確和值得信賴。過時的模型會誤導用戶，侵蝕信任，並導致企業錯過大量機會。例如，過時的客戶支持聊天機器人可能會提供有關更新的公司政策，使用戶沮喪和損害信譽的錯誤信息。
解決這些問題已導致了創新技術的發展，例如檢索型發電（RAG）和Cache增強發電（CAG）。長期以來，RAG一直是將外部知識集成到LLM的標準，但是CAG提供了一種精簡的替代方案，強調了效率和簡單性。儘管RAG依靠動態檢索系統來訪問實時數據，但CAG通過採用預加載的靜態數據集和緩存機制來消除這種依賴性。這使CAG特別適合對延遲敏感的應用和涉及靜態知識庫的任務。
LLMS中連續更新的重要性
LLM對於許多AI應用程序至關重要，從客戶服務到高級分析。它們的有效性在很大程度上依賴於保持其知識庫的最新水平。全球數據的快速擴展越來越挑戰依賴定期更新的傳統模型。這個快節奏的環境要求LLMS動態適應而不會犧牲性能。
Cache aigment Edenation（CAG）通過專注於預加載和緩存基本數據集為這些挑戰提供了解決方案。這種方法可以通過使用預加載的靜態知識來立即和一致的響應。與取決於實時數據檢索的檢索增強發電（RAG）不同，CAG消除了延遲問題。例如，在客戶服務設置中，CAG使系統能夠直接在模型上下文中存儲常見問題（常見問題解答）和產品信息，從而減少了重複訪問外部數據庫並顯著改善響應時間的需求。
CAG的另一個重要優點是它使用推理狀態緩存。通過保留中間計算狀態，系統可以在處理類似查詢時避免冗餘處理。這不僅加快了響應時間，還可以優化資源使用情況。 CAG特別適合具有高查詢量和靜態知識需求的環境，例如技術支持平台或標準化的教育評估。這些功能將CAG定位為一種變革性方法，以確保LLM在數據不經常變化的情況下保持有效而準確。
將抹布和CAG作為針對不同需求的量身定制解決方案進行比較
以下是抹布和CAG的比較：
抹布作為改變信息的動態方法
RAG專門設計用於處理信息不斷發展的方案，使其非常適合實時更新，客戶互動或研究任務等動態環境。通過查詢外部矢量數據庫，RAG可以實時獲取相關上下文，並將其與其生成模型集成在一起，以產生詳細而準確的響應。這種動態方法可確保提供的信息保持最新，並根據每個查詢的特定要求量身定制。
但是，RAG的適應性具有固有的複雜性。實施破布需要維護嵌入模型，檢索管道和向量數據庫，這可以增加基礎架構需求。此外，與靜態系統相比，數據檢索的實時性質可能會導致更高的潛伏度。例如，在客戶服務應用程序中，如果聊天機器人依靠抹布進行實時信息檢索，則獲取數據的任何延遲都可能使用戶感到沮喪。儘管面臨這些挑戰，但對於需要最新響應和靈活性來集成新信息的應用程序仍然是一個強大的選擇。
最近的研究表明，在實時信息至關重要的情況下，抹布很出色。例如，它已被有效地用於基於研究的任務中，在這些任務中，準確性和及時性對於決策至關重要。但是，它對外部數據源的依賴意味著它可能不適合需要一致性性能的應用，而沒有實時數據檢索引入的可變性。
CAG作為優化解決方案，以始終如一
CAG通過關注知識庫保持穩定的領域的效率和可靠性來採用更簡化的方法。通過將關鍵數據預加載到模型的擴展上下文窗口中，CAG消除了推理期間外部檢索的需求。該設計確保了更快的響應時間並簡化了系統體系結構，使其特別適合嵌入式系統和實時決策工具等低延期應用程序。
CAG通過三步的過程運行：
（i）首先，將相關文檔進行預處理並轉換為預先計算的鍵值（KV）緩存。
（ii）第二，在推斷期間，此KV緩存與用戶查詢一起加載以生成響應。
（iii）最後，該系統允許輕鬆的緩存重置在延長會議期間保持性能。這種方法不僅減少了重複查詢的計算時間，而且通過最大程度地減少對外部系統的依賴性來提高整體可靠性。
儘管CAG可能缺乏適應諸如抹布之類的迅速變化的信息的能力，但其直接的結構和專注於一致的性能使其成為在處理靜態或定義明確的數據集時優先級速度和簡單性的應用程序的絕佳選擇。例如，在技術支持平台或標準化的教育評估中，問題是可預測的，知識是穩定的，CAG可以提供快速準確的回答，而無需與實時數據檢索相關的開銷。
了解CAG架構
通過保持LLMS的更新，CAG重新定義了這些模型如何通過專注於預加載和緩存機制來處理和響應查詢。它的體系結構由幾個關鍵組成部分組成，它們共同起作用，以提高效率和準確性。首先，它始於靜態數據集策劃，其中確定了靜態知識領域（例如常見問題，手冊或法律文檔）。然後對這些數據集進行預處理和組織，以確保它們簡潔並為令牌效率進行優化。
接下來是上下文預加載，它涉及將策劃的數據集直接加載到模型的上下文窗口中。這最大化了現代LLM中可用的擴展令牌限制的實用性。為了有效地管理大型數據集，智能塊被用來將它們分解為可管理的細分市場，而無需犧牲連貫性。
第三個組件是推理狀態緩存。此過程緩存了中間的計算狀態，從而可以更快地響應反復出現的查詢。通過最大程度地減少冗餘計算，該機制優化了資源使用情況並提高整體系統性能。
最後，查詢處理管道允許直接在預加載的上下文中處理用戶查詢，從而完全繞過外部檢索系統。還可以實現動態優先級以根據預期的查詢模式調整預加載數據。
總體而言，與諸如RAG這樣的檢索重型系統相比，這種體系結構可減少延遲，並簡化部署和維護。通過使用預加載的知識和緩存機制，CAG使LLM可以在維護簡化的系統結構的同時提供快速可靠的響應。
CAG不斷增長的應用
CAG可以在客戶支持系統中有效地採用，在這些系統中，預先加載的常見問題解答和故障排除指南可以立即響應而無需依賴外部服務器。這可以通過提供快速，精確的答案來加快響應時間並提高客戶滿意度。
同樣，在企業知識管理中，組織可以預訂政策文件和內部手冊，從而確保持續訪問員工的關鍵信息。這減少了檢索基本數據的延遲，從而更快地決策。在教育工具中，電子學習平台可以預訂課程內容以提供及時的反饋和準確的響應，這在動態學習環境中尤其有益。
CAG的局限性
儘管CAG有幾個好處，但它也有一些局限性：
- 上下文窗口約束：要求整個知識庫適合模型的上下文窗口，該窗口可以在大型或複雜的數據集中排除關鍵細節。
- 缺乏實時更新：無法整合更改或動態信息，使其不適合需要最新響應的任務。
- 對預加載數據的依賴：這種依賴性依賴於初始數據集的完整性，從而限制了其處理多樣或意外查詢的能力。
- 數據集維護：必須定期更新預加載的知識，以確保准確性和相關性，這在操作上要求很高。
底線
AI的演變突出了保持LLM相關和有效的重要性。抹布和CAG是解決這一挑戰的兩種不同但互補的方法。 RAG為動態場景提供了適應性和實時信息檢索，而CAG在為靜態知識應用程序提供快速，一致的結果方面表現出色。
CAG的創新預加載和緩存機制簡化了系統設計並減少了延遲，使其非常適合需要快速響應的環境。但是，其對靜態數據集的關注限制了其在動態上下文中的使用。另一方面，RAG查詢實時數據的能力可確保相關性，但複雜性和延遲的增加。隨著AI的不斷發展，結合這些優勢的混合模型可以定義未來，從而在各種用例中提供適應性和效率。
