Представьте, что вы создаете чат-бота для службы поддержки, и вам нужно загрузить в него с нуля специфические знания о работе конкретной компании. Или вы разрабатываете автоматизированную базу данных на основе ИИ для медицинской клиники, и нужно подружить нейронку с гигабайтами историй болезни. Как выстроить процесс? Конечно, на основе подходов RAG и CAG.
Что такое RAG и CAG?
RAG (Retrieval Augmented Generation) — метод, при котором нейросеть задействует поисковик по специально подготовленной базе данных, вычленяя необходимую для себя информацию в момент формирования ответа.
CAG (Cache Augmented Generation) — подход, при котором вся информация уже предварительно загружена в контекстное окно модели и проанализирована ей, превратившись в KV-кеш — своеобразную "рабочую память", на основе которой и дается ответ.
Ключевые различия
Точность:
В системе RAG этот параметр во многом зависит от эффективности компонента, извлекающего нужные данные из базы. Поиск отработал хорошо? Модели будет проще!
В CAG модель ищет информацию сама, главное, чтобы данные изначально были в кеше. С другой стороны, есть риск, что нейронка запутается в контексте.
Скорость:
RAG требует больше времени на поиск информации при каждом запросе
CAG отвечает быстрее, так как все знания уже загружены в память
Объем информации:
RAG может работать с миллионами документов, извлекая только необходимые фрагменты
CAG ограничен размером контекстного окна модели
Актуальность:
RAG легко обновляется: новую информацию можно добавлять по частям
CAG требует полной перезагрузки кеша при любом обновлении базы знаний
Когда использовать RAG?
RAG идеально подходит для:
- Обширных баз знаний (юридические документы, научные публикации)
- Данных, требующих частого обновления (новости, динамические базы)
- Случаев, когда нужно указывать источники информации
Пример: бот-помощник юриста с доступом к тысячам периодически обновляемых правовых документов.
Когда выбирать CAG?
CAG показывает преимущества:
- При работе с ограниченным объемом статичной информации
- Когда критична скорость ответа
- В системах с частыми уточняющими вопросами по одной теме
Пример: ИТ-бот поддержки, работающий с относительно небольшим руководством по продукту.
Гибридные решения
В сложных случаях оптимальны гибридные подходы:
- Используйте RAG для первичного поиска релевантной информации
- Загружайте найденные данные в CAG для быстрой работы с последующими запросами
- Динамически переключайтесь между методами в зависимости от типа запроса
Такой подход может быть эффективен для медицинских систем принятия решений, где требуется как широкий охват знаний, так и быстрые ответы на уточняющие вопросы.
Резюме
Выбор между RAG и CAG определяется конкретными потребностями вашего проекта:
- Большие и часто обновляемые знания → RAG
- Ограниченный объем статичной информации → CAG
- Сложные сценарии → Гибридный подход
Хотите узнать больше? Читайте полную версию статьи на нашем сайте!