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CAG
简介 :
CAG（Cache-Augmented Generation）是一种创新的语言模型增强技术，旨在解决传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法中存在的检索延迟、检索错误和系统复杂性等问题。通过在模型上下文中预加载所有相关资源并缓存其运行时参数，CAG能够在推理过程中直接生成响应，无需进行实时检索。这种方法不仅显著降低了延迟，提高了可靠性，还简化了系统设计，使其成为一种实用且可扩展的替代方案。随着大型语言模型（LLMs）上下文窗口的不断扩展，CAG有望在更复杂的应用场景中发挥作用。
需求人群 :
CAG适用于需要高效生成高质量文本的应用场景，如自然语言处理、问答系统、文本摘要生成等。对于需要快速响应且对准确性要求较高的用户，如研究人员、开发者和企业，CAG提供了一种有效的解决方案。
使用场景
在问答系统中，CAG可以快速生成准确的答案，提高用户体验。
用于文本摘要生成，CAG能够在短时间内生成高质量的摘要，节省用户时间。
在自然语言处理研究中，CAG可以帮助研究人员更好地理解和利用大型语言模型的潜力。
产品特色
预加载知识资源：将所有相关资源预加载到模型的上下文中，避免实时检索的需要。
缓存运行时参数：存储模型在推理过程中的参数，以便快速生成响应。
降低延迟：通过消除实时检索步骤，显著提高模型的推理速度。
提高可靠性：减少检索错误，确保生成内容的相关性和准确性。
简化系统设计：提供一种无需检索的替代方案，降低系统架构和维护的复杂性。
支持多种数据集：适用于不同的数据集，如SQuAD和HotpotQA。
灵活的参数配置：允许用户根据具体需求调整各种参数，如知识数量、段落数量和问题数量等。
使用教程
1. 安装依赖：运行`pip install -r ./requirements.txt`来安装所需的库。
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2. 下载数据集：使用`sh ./downloads.sh`脚本下载所需的SQuAD和HotpotQA数据集。
3. 创建配置文件：通过`cp ./.env.template ./.env`创建配置文件，并输入所需的密钥。
4. 使用CAG模型：运行`python ./kvcache.py`脚本，并根据需要配置参数，如知识缓存文件、数据集、相似度计算方法等。
5. 进行实验：根据配置参数，CAG将加载知识资源并生成相应的输出结果。
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