Что такое RAG и CAG? Метод RAG извлекает релевантную информацию из внешних источников во время формирования ответа нейросетью, а метод CAG предварительно загружает весь объем знаний в контекстное окно модели, создавая KV-кеш. Каждый подход имеет свои преимущества и ограничения.
Когда выбирать каждый из подходов? RAG подходит для больших и часто обновляемых баз знаний, CAG обеспечивает быструю работу с ограниченными данными, а гибридные решения сочетают преимущества обоих методов. Узнайте подробности в нашей статье!
Механика работы RAG и CAG
Retrieval Augmented Generation (RAG) и Cache Augmented Generation (CAG) представляют собой два принципиально разных подхода к дополнению знаний языковых моделей. Они отличаются как технической реализацией, так и областью применения, что делает выбор между ними критически важным для достижения оптимальных результатов.
Принцип RAG основан на извлечении релевантной информации из внешних источников в момент формирования ответа. Это двухэтапный процесс, включающий подготовительную (офлайн) и исполнительную (онлайн) фазы.
В подготовительной фазе происходит обработка имеющихся документов и знаний. Исходные данные разбиваются на небольшие фрагменты, которые затем преобразуются в векторные представления (эмбеддинги) с помощью специальной модели. Эти представления сохраняются в векторной базе данных, образуя поисковый индекс знаний.
Когда пользователь задает вопрос, запускается исполнительная фаза. Запрос трансформируется в векторное представление с использованием той же модели эмбеддингов, что использовалась на подготовительном этапе. Затем выполняется поиск по сходству в векторной базе данных, который определяет наиболее релевантные фрагменты (обычно от трех до пяти). Эти фрагменты добавляются к контексту запроса и передаются языковой модели, которая генерирует ответ на основе предоставленной информации.
Важный нюанс: Модульная структура RAG позволяет гибко заменять компоненты системы. Вы можете использовать различные векторные базы данных, модели эмбеддингов или языковые модели без необходимости перестраивать всю архитектуру.
В отличие от RAG, подход CAG использует принципиально иной механизм. Вместо извлечения знаний по запросу, CAG предварительно загружает весь объем необходимой информации в контекстное окно модели.
При использовании CAG документы включаются в единый большой промпт, который помещается в контекстное окно модели. Этот массив информации может содержать десятки или даже сотни тысяч токенов. Языковая модель обрабатывает весь этот объем данных за один проход и сохраняет свое внутреннее состояние (internal state) после обработки информации.
Это внутреннее состояние называется KV-кешем (key-value cache) и создается в каждом слое “самовнимания” (self-attention) модели. KV-кеш представляет собой закодированную форму всех исходных документов и фактически является “памятью” модели об усвоенной ранее информации.
Когда пользователь задает запрос, тот добавляется к KV-кешу, и они вместе передаются в языковую модель. Поскольку кеш уже содержит все токены знаний, модель может использовать любую релевантную информацию при генерации ответа без необходимости повторной обработки всего изначального текста.
Стоит подчеркнуть: Фундаментальное различие между RAG и CAG заключается во времени и способе обработки информации. RAG извлекает только потенциально нужные данные, в то время как CAG загружает всю информацию заранее и запоминает ее для последующего использования.
При использовании RAG база знаний может быть очень обширной (миллионы документов), так как за один раз извлекаются лишь относительно небольшие фрагменты данных. Модель видит только то, что релевантно для конкретного запроса. В случае с CAG весь объем информации ограничен размером контекстного окна модели, который зачастую хотя и значителен, но все же конечен. Получается, все данные должны уместиться в определенные рамки.
Архитектурные различия RAG и CAG систем также имеют прямое влияние на производительность, масштабируемость и простоту внедрения. CAG-система имеет более простую архитектуру, так как не требует отдельного компонента для извлечения информации. С другой стороны, RAG-система более гибкая и может работать с постоянно обновляемыми базами знаний без необходимости пересчитывать кеш.
Сравнение точности и производительности
Выбор между RAG и CAG существенно влияет на точность ответов, скорость работы системы и ее способность к масштабированию. Каждый подход демонстрирует характерные особенности в этих ключевых аспектах, которые необходимо учитывать при проектировании решений на основе языковых моделей.
Точность ответов в системе RAG напрямую зависит от эффективности компонента извлечения информации. Если он не сможет найти релевантные документы, языковая модель не получит необходимых фактов для формирования точного ответа. Однако при правильной работе “ретривера” (то, что “вытаскивает” релевантные фрагменты из базы данных) модель защищена от получения нерелевантной информации.
В CAG-системах предварительная загрузка всей потенциально релевантной информации гарантирует, что нужные данные уже присутствуют в контексте (при условии, что кеш знаний действительно содержит ответ на запрос). Однако вся ответственность за извлечение правильной информации из большого контекста ложится на саму модель. В результате существует риск, что языковая модель может запутаться или включить в ответ нерелевантную информацию.
Латентность (или время отклика системы) также значительно различается между двумя подходами. RAG вводит дополнительный шаг извлечения информации в рабочий процесс обработки запроса, что увеличивает время ответа. Каждый запрос требует преобразования в вектор, поиска по индексу и обработки извлеченного текста языковой моделью, что в сумме приводит к более высокой задержке.
В случае с CAG, после того как знания уже закешированы, ответ на запрос требует лишь одного прохода языковой модели по запросу пользователя плюс генерации. Отсутствие элемента поиска в базе данных заметно снижает задержку по времени, делая CAG более быстрым в отношении времени отклика.
Масштабируемость представляет собой еще одно критическое различие между двумя подходами. RAG может масштабироваться до практически неограниченных размеров базы знаний, поскольку для каждого запроса из нее извлекается лишь небольшая часть. Например, если у вас есть 10 миллионов документов, вы можете проиндексировать их все, но извлекать только несколько релевантных для каждого отдельного вопроса. Языковая модель никогда не увидит все 10 миллионов одновременно.
CAG, напротив, имеет жесткое ограничение масштабируемости, связанное с размером контекстного окна модели. Даже с ожидаемым ростом размера контекстных окон в будущем, RAG, вероятно, сохранит преимущество в масштабируемости.
Актуальность данных и простота обновление информации также являются важными факторами. При изменении информации в базе знаний, RAG может легко обновить индекс. Это обновление может происходить по частям, добавляя новую информацию или удаляя устаревшую, причем практически без прерывания работы системы. CAG, в свою очередь, требует пересчета при любом изменении данных. Если информация меняется часто, CAG теряет свою привлекательность, поскольку частые перезагрузки нивелируют преимущество кеширования.
Выбор подхода для различных сценариев
Выбор между RAG и CAG должен основываться на конкретном сценарии их использования, требованиях к производительности и характеристиках доступной информации. Рассмотрим несколько типичных сценариев и определим, какой подход будет оптимальным в каждом случае.
Сценарий 1: ИТ-бот поддержки пользователей
Представим, что мы разрабатываем бота для службы поддержки ИТ-отдела. Пользователи будут задавать вопросы, а система – использовать руководство по продукту для формирования ответов. Руководство состоит примерно из 200 страниц и обновляется всего несколько раз в год.
В этом случае CAG будет оптимальным выбором. База знаний (руководство по продукту) достаточно компактна, чтобы поместиться в контекстном окне большинства современных языковых моделей. Информация статична, поэтому кеш не нужно часто обновлять. Кеширование информации позволит отвечать на запросы быстрее, чем при использовании векторной базы данных, что улучшит пользовательский опыт.
Эффективный подход: В сценарии с ИТ-ботом CAG позволяет добиться минимального времени отклика при ответах на часто задаваемые вопросы, что особенно важно для пользователей, ожидающих быстрого решения своих проблем.
Сценарий 2: Помощник для юридической фирмы
В этом сценарии мы создаем ИИ-помощника. Система должна искать информацию в тысячах юридических документов, которые постоянно обновляются новыми постановлениями и поправками. При этом когда юристы задают вопросы, им нужны ответы с точными ссылками на соответствующие бумаги.
Здесь RAG будет явным фаворитом. База знаний в данном случае огромна и динамична, с постоянно добавляемым новым контентом. Попытка кешировать всю эту информацию быстро превысит ограничения контекстного окна большинства моделей. Более того, требование точных ссылок на исходные материалы естественным образом поддерживается механизмом извлечения RAG, который может указать, откуда была получена информация. Возможность по частям обновлять векторную базу данных по мере появления новых юридических документов означает, что система всегда имеет доступ к самой актуальной информации без необходимости полного пересчета кеша.
Сценарий 3: Система поддержки клинических решений для больниц
В этом сценарии мы разрабатываем систему для медучреждения. Врачам необходимо запрашивать информацию из историй болезни пациентов, руководств по лечению и сведений о взаимодействии лекарств друг с другом. Ответы должны быть комплексными и, безусловно, точными, поскольку они будут использоваться во время консультаций с пациентами. Также будем иметь в виду, что врачи часто задают сложные уточняющие вопросы.
В данном случае оптимальным решением будет гибридный подход, сочетающий преимущества обоих методов. Система может сначала использовать RAG для извлечения наиболее релевантной информации из огромной базы знаний — конкретных разделов истории болезни определенного пациента и др. профильных материалов, связанных с запросом врача. Затем вместо простой передачи извлеченных фрагментов языковой модели, она может загрузить весь извлеченный контент в модель с длинным контекстом, использующую CAG, создавая временную рабочую память для конкретного случая пациента.
Такой гибридный подход сочетает способность RAG эффективно искать в огромных базах знаний с возможностью CAG предоставлять полноценный доступ к медицинским знаниям, необходимым для ответов на уточняющие вопросы, без повторных запросов к базе данных.
Ключевые факторы при выборе между RAG и CAG:
- Размер базы знаний: Если объем знаний превышает контекстное окно модели, выбирайте RAG.
- Частота обновлений: Для часто меняющихся данных RAG обеспечивает более простое обновление индекса.
- Требования к латентности: Если скорость ответа критична, CAG предлагает лучшую производительность после начального кеширования.
- Необходимость в цитировании: Когда требуется указывать источники информации (юридические, медицинские, академические контексты), RAG предоставляет естественный механизм атрибуции.
- Вычислительные ресурсы: Если ресурсы для запуска моделей с длинным контекстным окном ограничены, RAG может быть более экономичным решением.
Принимая решение о выборе подхода, важно тщательно анализировать конкретные требования проекта, характеристики данных и ожидания пользователей.
Реализация и практические примеры
Рассмотрим технические аспекты, которые следует учитывать при разработке RAG- и CAG-систем.
Технические аспекты реализации RAG:
- Выбор модели эмбеддингов: Качество векторных представлений напрямую влияет на эффективность поиска. Популярные модели включают OpenAI Ada, Sentence Transformers, и специализированные нейросети, обученные на конкретных доменах.
- Стратегии чанкинга (разбиения) документов: Оптимальный размер фрагментов документов может варьироваться в зависимости от типа контента. Для общих текстов часто используются фрагменты по 500-1000 токенов с небольшим перекрытием для сохранения контекста.
- Методы ранжирования результатов: Помимо векторного сходства, современные RAG-системы могут использовать дополнительные показатели для ранжирования результатов, такие как свежесть документа, авторитетность источника или дополнительные метаданные.
- Оптимизация производительности векторных баз данных: Для больших коллекций документов важно правильно настроить индексирование и поиск. Методы, такие как Approximate Nearest Neighbor (ANN), HNSW (Hierarchical Navigable Small World) и IVF (Inverted File Index), значительно ускоряют поиск в больших векторных пространствах.
Практическая реализация CAG:
Реализация CAG требует внимания к нескольким ключевым аспектам:
- Оптимизация промпта: Поскольку все знания должны быть упакованы в один промпт, важно структурировать информацию эффективно, например, используя специальные разделители или форматирование.
- Управление KV-кешем: Некоторые фреймворки позволяют непосредственно манипулировать KV-кешем модели, что дает больше контроля над процессом кеширования информации.
- Обновление кешированных знаний: Необходимо разработать стратегии эффективного обновления кеша при изменении базы знаний, минимизируя время простоя системы.
Полезный совет: При реализации CAG важно тщательно структурировать информацию в промпте. Использование семантических разделителей и иерархической организации может значительно помочь модели эффективнее находить релевантную информацию в большом контексте.
Гибридные подходы в действии:
Многие современные системы используют гибридные подходы, объединяющие преимущества обоих методов:
- Многоуровневый RAG: Предварительное извлечение более широкого набора документов с последующим уточнением результатов для окончательного контекста.
- RAG с кешированием частых запросов: Использование CAG для часто задаваемых вопросов, при этом применение RAG для редких или новых запросов.
- Динамическое переключение: Система может выбирать между RAG и CAG в зависимости от типа запроса, доступных ресурсов или требуемой скорости ответа.
- Предварительная фильтрация для CAG: Использование легковесных методов фильтрации для определения набора документов, которые затем будут загружены в контекст для CAG.
При реализации любого из подходов важно помнить о мониторинге и оценке производительности системы. Регулярный анализ логов запросов, точности ответов и времени отклика поможет выявить “узкие места” и возможности для оптимизации как в RAG-, так и в CAG-системах.
Ключевые выводы
- RAG (Retrieval Augmented Generation) и CAG (Cache Augmented Generation) представляют собой два разных подхода к расширению знаний языковых моделей, каждый со своими преимуществами и ограничениями.
- RAG подходит для работы с большими часто обновляемыми базами знаний, а также для ситуаций, требующих цитирования источников. При этом подход теряет определенное время на этапе извлечения информации.
- CAG обеспечивает быстрые ответы и простую архитектуру, но ограничен размером контекстного окна модели и требует пересчета при обновлении информации.
- Оптимальный выбор между RAG и CAG зависит от вашей конкретной ситуации, размера базы знаний, частоты обновления данных и требований к производительности.
- Гибридные подходы, сочетающие преимущества RAG и CAG, показывают наилучшие результаты в сложных сценариях (например, в системе принятия медицинских решений).
FAQ
Как RAG и CAG решают проблему устаревания знаний в языковых моделях?
RAG решает проблему устаревания, обращаясь к внешним источникам информации в момент запроса. Когда пользователь задает вопрос, система извлекает актуальные данные из внешней базы знаний, которая может регулярно обновляться. CAG предварительно загружает знания в контекст модели, и для обновления информации требует перезагрузить кеш. Это делает RAG более гибким для работы с часто меняющейся информацией, в то время как CAG больше подходит для статичных знаний.
Какие технические ограничения существуют при реализации RAG и CAG?
При реализации RAG основные ограничения связаны с выбором и настройкой векторной базы данных, качеством модели эмбеддингов и стратегиями ранжирования результатов. Также важно учитывать, что извлечение данных в реальном времени увеличивает латентность системы. Для CAG главное ограничение — размер контекстного окна модели, который определяет максимальный объем предварительно загружаемых знаний. Кроме того, CAG требует пересчета кеша при любом обновлении информации, что может быть ресурсоемким процессом.
Можно ли комбинировать RAG и CAG в одной системе?
Да, и это часто является оптимальным решением для сложных задач. Гибридный подход может использовать RAG для первоначального извлечения релевантного подмножества из большой базы знаний, а затем загружать это подмножество в CAG-систему для обработки последующих запросов без повторного обращения к базе данных. Такая комбинация обеспечивает баланс между широтой доступной информации и скоростью ответа, особенно полезный в интерактивных системах, где пользователи задают последовательные уточняющие вопросы.
Какие метрики следует использовать для оценки эффективности RAG- и CAG-систем?
Для оценки эффективности важно использовать комплексный набор метрик: точность ответов (правильность фактической информации), полнота ответов (охват всех аспектов вопроса), латентность (время ответа), релевантность извлеченных документов (для RAG), эффективность использования ресурсов и устойчивость к ошибкам. В зависимости от конкретной ситуации, некоторые метрики могут иметь больший приоритет. Например, в медицинских системах точность является критически важной, в то время как в пользовательских чат-ботах скорость ответа может быть приоритетнее.
Как влияет размер контекстного окна модели на выбор между RAG и CAG?
Размер контекстного окна является ключевым фактором при выборе между двумя этими подходами. Модели с небольшим контекстным окном (например, 4-8К токенов) практически несовместимы с CAG для сколько-нибудь значительных баз знаний. В этом случае RAG является единственным жизнеспособным вариантом. С увеличением размера контекстных окон (32-100К токенов) CAG становится более привлекательным, особенно для ограниченных доменов знаний. Однако даже с самыми большими доступными сегодня контекстными окнами (до 128К токенов) RAG остается предпочтительным для обширных баз знаний, включающих миллионы документов (поскольку они все равно не поместятся в контекст).
Основной источник: RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models
