Wie funktioniert CAG (RAG using Cache) überhaupt?
CAG kombiniert die Grundidee von RAG mit einem Zwischenspeicher (Cache), der häufig abgefragte oder berechnete Informationen speichert. Dadurch können wiederholte Datenbankabfragen oder Berechnungen vermieden werden.
Die Haumptmerkmale eines CAG
Bevor wir über die Funktionsweise eines CAG sprechen, möchte ich dir drei Begriffe in diesem Zusammenhang erklären:
- Augmented Generation: Die Informationen aus dem Cache oder der Wissensbasis werden verwendet, um Antworten mit einem generativen Modell zu erstellen.
- Retrieval: Wie bei RAG wird zunächst eine Wissensbasis durchsucht, um relevante Informationen zu einer Anfrage zu finden.
- Cache: Statt die Wissensbasis bei jeder Anfrage erneut zu durchsuchen, wird ein Zwischenspeicher genutzt, um zuvor abgerufene Ergebnisse zwischenzuspeichern.
Wie funktioniert es nun?
- Anfrage wird empfangen: Der Nutzer stellt eine Frage.
- Cache-Prüfung: Das System überprüft, ob die Anfrage oder eine ähnliche Anfrage bereits im Cache gespeichert ist.
- Treffer im Cache: Die gespeicherten Ergebnisse werden direkt verwendet.
- Kein Treffer im Cache: Eine Abfrage wird an die Wissensbasis gesendet.
- Retrieval und Caching: Falls die Wissensbasis konsultiert wird, speichert das System die Ergebnisse im Cache, um sie für zukünftige Anfragen bereitzuhalten.
- Generierung einer Antwort: Die Informationen aus dem Cache oder der Wissensbasis werden verwendet, um mit einem generativen KI-Modell (z. B. GPT) eine Antwort zu erstellen.
Vorteile von CAG
- Schnellere Antwortzeiten
- Informationen, die bereits im Cache gespeichert sind, können sofort verwendet werden, ohne dass eine erneute Abfrage an die Wissensbasis notwendig ist. Das reduziert die Latenzzeit erheblich.
- Effizientere Ressourcennutzung
- Durch die Verringerung von Abfragen an externe Datenquellen (z. B. Datenbanken oder APIs) werden Rechenleistung und Bandbreite gespart.
- Skalierbarkeit
- CAG ist besonders nützlich für Systeme mit hohem Anfragevolumen, da der Cache die Last auf die Wissensbasis reduziert.
- Konsistenz
- Wiederholte Anfragen liefern dieselben Ergebnisse, was in Szenarien wie sensiblen Informationen oder komplexen Berechnungen von Vorteil ist.
Cache-Hit-Rate
Wann sollte CAG (RAG using Cache) eingesetzt werden?
Die Effektivität des Systems hängt davon ab, wie viele Anfragen den Cache nutzen können.
CAG ist eine leistungsstarke Technik, die das Beste aus Retrieval-Augmented Generation herausholt und dabei die Effizienz durch einen Cache-Mechanismus erheblich steigert. Besonders in Anwendungen mit hohem Anfragevolumen (hoher Cache-Hit-Rate) oder Anforderungen an niedrige Latenz kann CAG einen entscheidenden Unterschied machen. Durchdachte KI-Systeme sind mit CAG evtl. nicht nur leistungsfähiger, sondern auch deutlich nachhaltiger und schonen auch die Umwelt.
