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绕过 RAG 实时检索瓶颈，缓存增强生成（CAG）如何助力性能突破？

检索增强生成（RAG）作为一种通过整合外部知识源来增强语言模型的强大方法而备受瞩目。不过，这种方法也带来了一些挑战，比如检索过程的延迟、文档挑选时可能出现的误差，以及系统复杂度的增加。随着能够处理更长上下文的大语言模型（LLMs）的兴起，缓存增强生成（CAG）技术应运而生，它避免了实时的信息检索。

未来教室的变革：大语言模型LLM会取代老师吗？揭秘教育新纪元

大语言模型（LLM）的发展是近年来人工智能领域的重要突破，其背后是深度学习、自然语言处理等技术的快速进步。从早期的简单问答系统到现在能够理解和生成复杂文本的智能模型，大语言模型已经广泛应用于各个领域，包括客服机器人、智能搜索引擎、自动化写作等。随着技术的进步，人们开始探讨这样一个问题：大语言模型是否将在未来取代老师的角色？

为什么大语言模型难以处理长上下文？从 Transformer 到 Mamba

OpenAI 在两年前推出 ChatGPT 时，其能够处理的上下文信息仅有 8,192 个 tokens1。换言之，如果输入的文本超过大约 15 页，它就会“遗忘”最初的上下文内容。这一限制使得 ChatGPT 在处理任务时的规模和复杂度都受到了影响。