Что такое Cache Augmented Generation (CAG)?

Когда 2024 год подходил к концу, в нашу жизнь вошла Cache-Augmented Generation (CAG) — технология, которая начала существенно трансформировать экосистему ИИ. По мере вступления в 2025 год это развитие продолжается быстрыми темпами. Однако прежде чем погружаться в CAG, давайте кратко рассмотрим Retrieval-Augmented Generation (RAG) — фундаментальную технологию, понимание которой необходимо для осмысления этой инновации.

Что такое RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это метод, наделяющий большие языковые модели способностью извлекать информацию из внешних источников. В норме языковая модель генерирует ответы, опираясь исключительно на данные обучения. Однако с RAG модель извлекает информацию в реальном времени из баз данных или хранилищ знаний и использует её для формирования более точных и актуальных ответов.

Например, когда пользователь спрашивает «Каковы были продажи нашей компании в прошлом квартале?», система RAG сначала извлекает из базы данных отчёты, связанные со словом «продажи». Затем, опираясь на эту информацию, генерирует точный ответ: «Продажи компании в прошлом квартале выросли на 15%, цели были достигнуты». Таким образом, вместо того чтобы полагаться только на обучающие данные, модель может предоставлять актуальную и релевантную информацию на каждый вопрос.

Тем не менее у RAG есть ряд сложностей:

• Задержка: Извлечение информации из внешних источников для каждого запроса занимает время. Это означает, что модель не всегда может отвечать мгновенно.
• Сложность системы: Требуются дополнительные компоненты — базы данных, модели эмбеддингов, — что делает систему более сложной и существенно увеличивает время разработки.

CAG: более быстрое и простое решение

Именно здесь в игру вступает Cache-Augmented Generation (CAG). В отличие от RAG, CAG может работать без необходимости извлечения информации в реальном времени. Как? CAG загружает все релевантные данные прямо в контекстное окно модели. Это означает, что модель всегда работает с заранее загруженной и готовой к использованию информацией. Обращаться к базам данных или внешним источникам не нужно.

Чтобы лучше понять, как работает этот процесс, рассмотрим пример:

Допустим, у нас есть данные из годового отчёта компании:

«Компания выросла на 20% в прошлом году и вышла на рынок с новыми продуктовыми категориями».

CAG заранее загружает эту информацию, и когда пользователь спрашивает «Каков темп роста компании?», поскольку данные уже загружены заранее, модель отвечает мгновенно: «Компания выросла на 20% в прошлом году».

Преимущества CAG:

• Более быстрые ответы: Поскольку извлечение информации в реальном времени не требуется, ответы поступают незамедлительно.
• Более надёжная информация: Исключается риск ошибок базы данных или некорректного извлечения данных.
• Упрощённая архитектура: Дополнительные компоненты для получения данных не нужны, что делает систему менее сложной.

Различия между CAG и RAG

Когда следует использовать CAG?

CAG становится отличным выбором при работе с фиксированной и неизменяемой информацией. Например, в системе, требующей постоянных данных для службы поддержки клиентов компании, CAG может стать весьма эффективным решением. Вопросы клиентов, как правило, стандартны, и эта информация мало меняется со временем, — поэтому использование заранее загруженных данных вполне достаточно.

Примеры сценариев использования:

• Платформы поддержки клиентов: часто задаваемые вопросы (FAQ) и информация о продуктах.
• Системы обучения и управления знаниями: учебные материалы, регламенты, руководства.

Когда CAG не следует использовать?

Если вы работали с RAG-моделями, вы, вероятно, уже заметили, что CAG не заменяет RAG. RAG — незаменимый инструмент в ситуациях, требующих данных в реальном времени, благодаря способности мгновенно извлекать информацию из источников. Если приложения вашей компании требуют ответов на основе актуальных данных или персонализированного контента, RAG окажется более подходящим методом. Например, платформа электронной коммерции должна постоянно поддерживать актуальность информации о запасах и ценах, поэтому RAG сможет предоставлять точные и своевременные ответы, мгновенно извлекая данные из внешних источников. CAG здесь не справляется, поскольку не обеспечивает доступ к актуальным данным. Поэтому в среде с динамическими требованиями к данным функциональность и гибкость RAG несравнимо более полезны, чем быстрые ответы на основе фиксированных данных, которые предлагает CAG.

Ряд ограничений CAG сужает область его применения. Первое из них — ограниченный объём информации. CAG требует, чтобы все источники информации помещались в контекстное окно. Это может делать CAG менее пригодным для задач, работающих с очень большими наборами данных. Кроме того, ограничения контекстного окна являются ещё одним важным препятствием. При работе с очень длинными контекстами производительность больших языковых моделей может снижаться, что вынуждает модель концентрироваться на более коротких и ёмких ответах.