探索从传统检索增强生成（RAG）到缓存增强生成（CAG）的转变在人工智能快速发展的当下，大型语言模型（LLMs）已成为众多应用的核心技术。检索增强生成（RAG）（RAG 系统从 POC 到生产应用：全面解析与实践指南）和缓存增强生成（CAG）（Cache-Augmented Generation（CAG）：一种更快、更简单的RAG替代方案）作为提升 LLMs 性能的关键技术，备受关注。这两种技术各自具有独特的优势与局限，深入探究从 RAG 到 CAG 的转变，对于理解人工智能技术的演进、优化应用开发具有重要意义。