CAG - ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ + СРАВНЕНИЕ С RAG!

В этом видео разбираем Cache Augmented Generation (CAG) Присоединяйтесь в тг коммьюнити AI RANEZ -
Видео о RAG -    • RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!   альтернативный способ обогащения больших языковых моделей без векторных баз и сложных ретриверов. Показываю, как работает KV cache, на каких этапах формируются и подаются past_key_values, а также чем CAG отличается от привычного Retrieval Augmented Generation (RAG). Вы увидите практическую имплементацию на Python: как заранее прокешировать документы, как подхватывать готовый буфер при генерации, какие настройки модели обязательны и как измерить прирост скорости и экономию токенов. Разбираем плюсы (меньше инфраструктуры, быстрое время ответа) и минусы (рост памяти, ограничения по объёму контекста). Дам чёткие рекомендации, когда CAG выигрывает у RAG, когда оба подхода можно сочетать и какие задачи лучше продолжать решать через поиск по внешнему индексу. Если вы внедряете Augmented Generation или просто хотите снабдить LLM собственными знаниями, это видео поможет оценить целесообразность CAG в ваших проектах. #ии #ai #CacheAugmentedGeneration #CAG #KVCache #AugmentedGeneration #RAG #LLM #MachineLearning