要約
- RAG（Retrieval-augmented generation）はLLM（Large Language Models）のカスタマイズに使用される方法であるが、技術的なコストがかかり遅い。
- 長い文脈を持つLLMとキャッシュ技術を使用することで、RAGをバイパスし、すべてのプロプライエタリ情報をプロンプトに挿入することで、CAG（cache-augmented generation）アプローチを採用することが可能。
- CAGはRAGに比べて、エンタープライズ環境での情報処理能力を高めるカスタマイズされたアプリケーションを作成するための簡単で効率的な代替手段となる。
感想
この記事では、RAGとCAGの比較について詳細に説明されています。RAGは効果的な手法である一方、LLMアプリケーションにいくつかの制限を導入します。一方、CAGは前述の制限を克服するために進化した手法であり、キャッシュ技術や長い文脈を持つLLMなどの進歩がこのアプローチを支えています。CAGの利点と限界を理解し、適切な環境で使用することが重要であると感じました。