从OpenAI发布chatGPT-3.5至今，在扩展LLM的上下文窗口上取得了巨大进展。GPT-3.5-turbo的上下文窗口大小为4096个Token → GPT-4的上下文窗口为8192个Token → Calude2的Token数量达到10w → Llama 3.1的Token是12.8wToken → Gemini达到了100w个Token。

上下文窗口获得了极大的扩展，也引出了一个关于RAG的问题，对于超长上下文的LLM来说，RAG是否还有存在的价值？

核心差异

• RAG：RAG从外部来源检索相关信息。
• 长上下文：直接在上下文窗口中处理大量输入。

虽然长上下文LLM可以囊括整个文档并执行跨段落的多跳推理，但RAG更擅长处理大规模、成本效益的检索任务。

关键见解

• 成本效益：使用长上下文LLM处理每个请求，20w到100w个Token的成本可能高达20美元，使得RAG对应许多应用程序来说是更经济实惠的选择。
• 特定领域知识：RAG在需要精确、精心整理的细分领域检索方面表现优于长上下文。
• 互补整合：大多数RAG Pipline失败的原因是检索效果差，而检索效果差又源于分块处理不当。大概RAG与长上下文LLM相结合可以提高检索和处理效率，从而有可能消除分块处理或分块召回的必要性。

前沿论文

CAG（缓存增强生成）核心思想是在LLM扩展的上下文中，用预加载的知识取代实时文档检索。这种方案通过避免检索错误和延迟，确保生成速度快、更准确、更一致的文档，更多细节请看原文：https://arxiv.org/pdf/2412.15605v1。

CAG的主要优势：

• 延迟极低：所有数据均已预加载，因此无需等待检索。
• 减少错误：预先计算的值可避免排名或文档选择错误。
• 架构简单：无需单独的检索器，只需要加载缓存即可。
• 更快的推理速度：一旦缓存，响应速度将得到极大的提升。
• 更高的准确率：预先处理统一、完整的上下文会提高准率。

CAG的主要局限：

• 对动态数据缺乏灵活性。
• 会受到LLM上下文长度的限制。

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