随着大型语言模型 (LLM) 继续彻底改变我们与人工智能交互的方式，出现了两种关键技术来提高其性能和效率：上下文缓存和检索增强生成 (RAG) 。在这份综合指南中，我们将深入研究这两种方法，了解它们的优点、局限性和理想用例。
在深入研究细节之前，让我们先了解一下这些技术为何如此重要。法学硕士虽然功能强大，但在处理实时数据和维护对话上下文方面存在局限性。这就是上下文缓存和 RAG 发挥作用的地方。
上下文缓存就像为您的 AI 提供短期记忆增强。想象一下，您正在与朋友谈论计划去巴黎旅行。您的朋友不需要为每个回复重新阅读他们关于巴黎的全部知识 - 他们会记住您谈话的背景。
考虑一个电子商务平台的客户服务聊天机器人。当客户问：“这个产品的发货时间是多少？”接下来是“国际配送怎么样？”，上下文缓存可以帮助机器人记住他们正在讨论相同的产品，而不需要客户再次指定。
RAG 就像让您的 AI 助手访问庞大的当前信息库。把它想象成一个研究人员，可以快速参考外部文档以提供准确、最新的信息。
假设您正在建立一名法律助理。当被问及最近的税法变化时，RAG 使助理能够：
class ContextCache:
def __init__(self, capacity=1000):
self.cache = OrderedDict()
self.capacity = capacity
def get_context(self, conversation_id):
if conversation_id in self.cache:
context = self.cache.pop(conversation_id)
self.cache[conversation_id] = context
return context
return None
class RAGSystem:
def __init__(self, index_path, model):
self.document_store = DocumentStore(index_path)
self.retriever = Retriever(self.document_store)
self.generator = model
def generate_response(self, query):
relevant_docs = self.retriever.get_relevant_documents(query)
context = self.prepare_context(relevant_docs)
return self.generator.generate(query, context)
| Aspect | Context Caching | RAG |
|---|---|---|
| Response Time | Faster | Moderate |
| Memory Usage | Lower | Higher |
| Accuracy | Good for consistent contexts | Excellent for current information |
| Implementation Complexity | Lower | Higher |
这些技术的未来看起来充满希望：
上下文缓存和 RAG 在提高 LLM 性能方面都有不同的目的。上下文缓存在维护对话流和减少延迟方面表现出色，而 RAG 则在提供准确、最新的信息方面表现出色。它们之间的选择取决于您的具体用例，但通常，两者的组合会产生最佳结果。
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