cag

| Olvasási idő: 4 perc |

A generatív mesterséges intelligencia világában már nem csak az számít, milyen nagy egy modell vagy hány milliárd paramétere van. Az is legalább ennyire fontos, hogyan tudjuk kiegészíteni és finomítani a modell működését. Korábban írtam a Retrieval-Augmented Generation (RAG) működéséről és előnyeiről. Most egy viszonylag új, de egyre nagyobb figyelmet kapó megközelítésről írok: ez a Cache-Augmented Generation (CAG).

Ebben a cikkben bemutatom, mit jelent a CAG, hogyan működik, miben más, mint a RAG, és mikor érdemes egyik vagy másik módszert választani.

Hogyan jutottunk el a RAG-tól a CAG-ig?

Amikor a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) elterjedtek, hamar kiderült, hogy zárt tudású modellekkel nem tudjuk tartani a lépést a világ gyorsan változó információival. Ez hívta életre a RAG koncepcióját, ahol a modell a válasz előtt külső forrásokból (pl. céges dokumentumtárból, tudásbázisból) keres információt, és ezt beemeli a generálásba.

A RAG tehát egyfajta „keresés + válasz” kombinációt jelentett.

Később azonban új kihívások merültek fel:

• nőtt a felhasználói igény a valós idejű válaszadásra,
• sok rendszerben ismétlődő kérdések jelentkeztek,
• és a RAG-es lekérdezések nem mindig voltak költséghatékonyak.

Ez vezetett el a Cache-Augmented Generation (CAG) gondolatához: ha egyszer már válaszoltunk valamire, miért ne tárolnánk el?

Mi az a Cache-Augmented Generation (CAG)?

A CAG lényege, hogy a generatív modell működését nem külső dokumentumokkal támogatjuk meg (mint a RAG esetén), hanem egy belső gyorsítótárra (cache) építünk, amely korábbi válaszokat vagy tudáselemeket tárol. Ez a cache lehet előre feltöltött (pl. sablonos kérdésekre adott válaszokkal), vagy dinamikusan épülhet ki a felhasználók aktivitása alapján.

A CAG technikai alapjai – amit érdemes tudni

A modern CAG-rendszerek több trükköt is bevetnek a hatékonyság növeléséhez:

• Előzetes betöltés (Preloading) a kontextusablakba – a modell „látóterébe” már előre bekerül a fontos tudásanyag.
• KV-cache (Key-Value Cache) – a modell tárolja a korábban generált tokenekhez tartozó rejtett állapotokat, így újrahasznosíthatók.
• Hasonlóság-alapú visszakeresés – a rendszer nemcsak azonos promptokra reagál, hanem felismeri a jelentésbeli hasonlóságokat is.

Hogyan különbözik a CAG a RAG-től?

A RAG működéséhez elengedhetetlen egy jól strukturált tudásbázis. A modell először lekérdezi a számára releváns dokumentumokat, majd ezek alapján alkot választ. Ezzel szemben a CAG nem keres semmit, hanem a saját „emlékezetére” támaszkodik.

Szempont	RAG	CAG
Tudásforrás	Külső (pl. dokumentumok, adatbázis)	Belső (cache, előre betöltött tudás)
Teljesítmény (sebesség)	Lassabb a keresés miatt	Nagyon gyors, különösen ismétlődő kérdésekre
Erőforrásigény	Magasabb	Alacsonyabb
Pontosság friss információnál	Magas (aktuális tudás elérhető)	Korlátozott (nincs frissítés automatikusan)
Ideális alkalmazás	Dokumentumkereső, intelligens asszisztens	Ügyfélszolgálat, chatbot, sablonos válaszok

Valós példák RAG és CAG alkalmazásra

RAG példa:
Képzeld el, hogy van egy cég belső dokumentumtára, ahol a HR, pénzügy és IT leírások PDF-ben elérhetők. Ha egy dolgozó megkérdezi: „Hány nap szabadság jár 3 év munkaviszony után?”, a RAG-alapú asszisztens lekérdezi a vonatkozó HR-dokumentumot, beemeli a szövegbe, és ennek alapján ad választ.

CAG példa:
Ugyanez a dolgozó hetente ötször kérdezi meg: „Hogyan tudom megváltoztatni a jelszavam?” – a rendszer ezt a kérdést egyszer már megválaszolta. A CAG gyorsítótára felismeri az ismétlődést, és azonnal visszaadja a korábbi választ, teljes generálás nélkül.

RAG + CAG együtt

Egy ideig úgy tekintettünk a RAG és a CAG módszerekre, mint egymással versengő megoldásokra. Én viszont azt tapasztalom, hogy nem kizárják, hanem épp kiegészítik egymást.

Egy modern AI rendszer például működhet így:

1. Első lépés: a rendszer megvizsgálja, van-e releváns találat a cache-ben (CAG).
2. Ha nincs megfelelő találat, akkor lekérdez egy külső tudásbázist (RAG) és generál egy új választ.
3. Ez az új válasz eltárolódik a cache-ben, így legközelebb már gyorsabban és olcsóbban elérhető.

Ez a lépcsőzetes logika optimalizálja az erőforrás-használatot, miközben nem mond le sem a sebességről, sem a pontosságról.

Én úgy látom, hogy a jövő generatív rendszerei ezt a kettős stratégiát fogják követni: a CAG biztosítja a gyorsaságot és kiszámíthatóságot, míg a RAG gondoskodik a mély, megalapozott válaszokról. A kettő együtt nemcsak hatékonyabbá teszi a rendszert, hanem javítja a felhasználói élményt is.

Mely AI modellek használják ezeket?

• RAG-et használ:
  • OpenAI GPT + retrieveres példák (pl. ChatGPT Enterprise tudásbázis integráció)
  • Meta által közzétett RAG architektúrák (RAG-Sequence, RAG-Token)
  • Bing Chat, Perplexity AI
  • LangChain-alapú RAG-pipelinek
• CAG-et alkalmaz:
  • Mistral nyílt forrású LLM-ek kontextusablakos gyors betöltéssel
  • GPT-4 Turbo – optimalizált KV-cache rendszerrel működik, nagy prompt ismétlések esetén gyorsabb válasz
  • Claude 3 (Anthropic) – cache-szerű belső rejtett állapotkezelést használ kontextuson belül
  • Egyes cégek saját implementációi (pl. HelpDesk-rendszerek belső cache-sel)

Összefoglalás

A CAG nem egy újabb buzzword – hanem egy valódi válasz a generatív AI rendszerek skálázhatósági és sebességbeli kihívásaira. A RAG továbbra is verhetetlen, ha friss, kontextusban gazdag válaszokra van szükség. A CAG viszont ott nyer, ahol gyorsaság, egyszerűség és alacsony költség a cél.

Én egyre gyakrabban építek be CAG-alapú logikát a prototípusaimba, főleg akkor, ha nagy felhasználószámra kell tervezni. Ha pedig RAG-re van szükség, már tudom, mikor és hogyan érdemes bevetni.

A jövő generatív rendszerei nem választanak egyet a kettő közül – hanem dinamikusan kombinálják őket.