1 引言
在人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的迅猛发展浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术已经成为一种融合生成模型的灵活性与信息检索的丰富性的强大方法。然而，随着上下文缓存（Context Caching）或提示缓存（Prompt Caching）技术的兴起，人们开始对RAG的长期有效性提出疑问。本文旨在探讨上下文缓存的概念、其与RAG的比较，以及它是否预示着我们对生成式AI的理解和应用正在发生转变。
2 什么是检索增强生成（RAG）
检索增强生成（RAG）是一种创新的技术，它通过整合从外部来源检索的信息来增强如GPT等生成模型的性能。这一过程通常包括两个主要步骤：
检索：模型根据用户的输入，在知识库中搜索相关的文档或代码片段。
生成：随后，生成模型利用这些检索到的信息来构建响应，提供更准确、更贴合上下文的答案。
2.1 RAG的优势
提升准确性：通过利用最新的信息，RAG能够提供既丰富上下文又及时更新的响应。
减少幻觉：生成模型有时会“幻想”出事实。RAG通过将响应建立在实际数据之上，有效减少了这种情况。
3 探索上下文缓存
上下文缓存（也称为提示缓存）通过存储和重用先前的提示及其关联的上下文，提高了生成模型的效率。其工作原理如下：
缓存：在处理查询时，模型会保存提示及其响应。
检索：当遇到类似的查询时，模型会检索缓存中的响应，从而显著减少处理时间并提升性能。
3.1 上下文缓存的优势
提高效率：通过减少从头开始生成响应的需求，上下文缓存显著加快了响应速度。
成本效益：这种方法最大限度地减少了所需的计算资源，使其更加适合实时应用程序。
增强一致性：重复使用已经建立的响应可以产生更加连贯和一致的输出。
4 示例：上下文缓存与RAG的比较
设想一个客户服务聊天机器人，它经常处理关于产品功能的查询。
RAG 方法：当用户询问“产品A有哪些功能”时，该模型会从公司的数据库中检索最新信息，以确保响应的时效性。然而，由于涉及检索过程，这可能会耗费更多时间。
上下文缓存方法：如果不久后有另一个用户提出相同的问题，模型将直接检索之前缓存的响应，而不是再次查询数据库。这种方法意味着回复速度更快，但如果产品功能已经更新，那么提供的信息可能不是最新的。
5 上下文缓存与RAG的比较分析
上下文缓存和RAG都旨在提升生成模型的性能，但它们在不同的应用场景下各有优势：
| 特征 | 上下文缓存 | RAG |
|---|---|---|
| 速度 | 快速，因为能够即时重用 | 较慢，由于需要实时检索 |
| 数据新鲜度 | 受限于缓存的提示 | 利用最新信息 |
| 资源使用情况 | 降低计算负载 | 较高，因为需要实时检索 |
| 响应质量 | 依赖于缓存的数据 | 通常更高，因为结合了多种来源的信息 |
6 上下文缓存是RAG的终点吗？
上下文缓存虽然具有显著的优势，但它并不预示着RAG的终结。相反，我们可能会见证这两种技术在未来的共存和互补。以下是一些需要考虑的情况：
混合模型：未来的模型可能会结合上下文缓存和RAG，利用缓存的响应提高效率，同时在必要时访问新数据。
用例差异化：对于需要实时数据的应用（如新闻、金融），RAG可能仍然是更合适的选择。而对于速度至关重要的应用（如客户支持聊天机器人），上下文缓存可能更有优势。
不断变化的需求：随着用户期望的演变，速度、准确性和上下文之间的平衡将决定哪种方法在不同领域中更受欢迎。
数据隐私的问题：上下文缓存技术充分复用了之前用户已有的提问，但如果用户不想分享与大语言模型对话的内容，这种情况下上下文缓存技术就不适合了。尤其是当前的开放大语言模型在面对企业用户的场景，数据隐私更为重要。
7 结论
上下文缓存和检索增强生成（RAG）各自拥有独特的优势，AI的未来可能会因这两种技术的融合而变得更加丰富。随着技术的进步，开发者和研究者必须探索这些创新，以构建更强大、更高效、更用户友好的AI系统。结合数据隐私的问题，上下文缓存技术更适合企业级垂直领域大语言模型的场景，实现在企业内部的提示缓存的复用。
