Cache-Augmented Generation (CAG) 被提出作为一种创新的替代方案，以解决与实时检索相关的多个挑战。CAG通过将相关知识预加载到模型的上下文中，消除了检索延迟，使推理速度更快，并减少了文档选择中的错误。尽管CAG简化了设计并保持了上下文相关性，但它的局限性在于需要整个知识源适配于模型的上下文窗口，这可能不适用于非常大的数据集。
参考：
https://github.com/hhhuang/CAG
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Cache-Augmented Generation (CAG) 被提出作为一种创新的替代方案，以解决与实时检索相关的多个挑战。CAG通过将相关知识预加载到模型的上下文中，消除了检索延迟，使推理速度更快，并减少了文档选择中的错误。尽管CAG简化了设计并保持了上下文相关性，但它的局限性在于需要整个知识源适配于模型的上下文窗口，这可能不适用于非常大的数据集。
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