一、RAG 的“甜蜜负担”

图1 典型 RAG 系统：检索与生成交替，多会话/多轮都存在大量重复文档

检索增强生成（RAG）已经成为大模型落地标配：
先检索 top-K 文档，再生成答案。
但当 K 变大（>100）或文档变长（整篇 PDF）时，预填充（prefill）阶段要把所有文本重新编码一次，首 token 时延（TTFT）动辄 3–10 s，用户体验直线下降。

现有缓存方案	命中率	精度损失	痛点
Exact Prefix Match （RadixCache / LMCache）	< 6 %	0 %	只要文档顺序或空格变一点就命中失败
Approximate KV Match （CacheBlend）	↑ 15 %	↓ 9–11 %	浮点相似度误判→推理链断裂，多轮误差累积

二、RAGBoost 的三板斧

RAGBoost 核心思想：** accuracy-preserving context reuse **
——“在不丢精度的前提下，把能复用的 KV-Cache 全部用满”。

1. 上下文索引（Context Index）

• 把文档 ID + 位置组织成可重叠的树状索引
• 支持跨会话快速查找最长公共前缀
• 多轮对话中O(h) 复杂度遍历，定位已缓存节点

图4 索引构建：虚拟节点合并公共前缀，树高 ≈ log⁡N

2. 上下文重排序（Context Ordering）

• 对新请求查询索引，把文档排成与缓存前缀最大重叠的顺序
• 引入order hint仅 1 句话：“请按原始优先级 Doc_2 >> Doc_1 >> Doc_4 阅读”
• 调度器再把“同前缀”请求批量连续执行，避免缓存刚写入就被踢出

图5 重排序示例：三条请求共享 {1,2} 前缀，命中率从 8 % → 34 %

3. 上下文去重（Context De-duplication）

• 多轮对话中，后一轮检索结果常与历史40 % 重复
• 去重后只编码新增文档，重复部分用location hint代替：
  “详见上轮对话中的 [Doc_1]”
• 模型依旧能注意力回溯，精度无损

图2© hint 示意图：一句提示即可恢复原始检索语义

三、更快、更准、还免费

场景	数据集	模型	吞吐量提升	精度变化
多会话	MultihopRAG	Qwen3-32B	3.1× vs LMCache	60.4 → 64.2 %
多轮	MT-RAG	Llama-3.1-8B	3.4× vs LMCache	62.6 → 64.3 %
Agentic AI	CoA-15 agents	Llama-3.2-3B	2.1× + 3.7 % Acc	↑

表1 多会话 RAG 结果：F1 与预填充吞吐量对比

表2 多轮 & 混合场景 TTFT（秒）与精度

• 零训练成本：纯系统层插件，不改模型权重
• 两行代码即可接入 SGLang / vLLM

一句话总结

RAGBoost 让长上下文 RAG 系统“同样的文档只算一次，同样的精度半点不差”，真正把 KV-Cache 的潜力吃干榨尽。

https://arxiv.org/pdf/2511.03475https://github.com/Edinburgh-AgenticAI/RAGBoostRAGBoost: Efficient Retrieval-Augmented Generation with Accuracy-Preserving Context Reuse

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