Enhancing Cache-Augmented Generation (CAG) with Adaptive Contextual Compression for Scalable Knowledge Integration

📄 arXiv: 2505.08261v1 📥 PDF

作者: Rishabh Agrawal, Himanshu Kumar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出自适应上下文压缩以解决CAG扩展性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 缓存增强生成 自适应上下文压缩 知识集成 多跳推理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的缓存增强生成（CAG）方法在扩展性方面面临挑战，难以有效处理大型和动态知识库。
  2. 本文提出自适应上下文压缩（ACC）技术，旨在动态管理上下文输入，提升CAG的扩展能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在多种数据集上显著提高了可扩展性和多跳推理性能，优化了系统效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速进展为知识密集型任务提供了新的方法。其中，缓存增强生成（CAG）作为一种有前景的替代方案，旨在通过将知识预加载到模型上下文中来减少检索延迟并简化系统设计。然而，如何有效扩展CAG以适应大型和动态知识库仍然是一个挑战。本文提出了一种创新的自适应上下文压缩（ACC）技术，旨在动态压缩和管理上下文输入，从而高效利用现代LLMs的扩展内存能力。此外，本文还提出了一种混合CAG-RAG框架，在需要额外信息的场景中，通过选择性检索来增强预加载的上下文。对多种数据集的全面评估显示，所提出的方法能够提高可扩展性、优化效率并改善多跳推理性能，为现实世界的知识集成挑战提供了实用解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决缓存增强生成（CAG）在扩展性方面的不足，特别是在处理大型和动态知识库时的效率问题。现有方法在知识检索和上下文管理上存在延迟和复杂性。

核心思路：提出自适应上下文压缩（ACC）技术，通过动态压缩和管理上下文输入，优化模型对扩展内存的利用，从而提高CAG的性能和可扩展性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：自适应上下文压缩模块和混合CAG-RAG框架。前者负责动态压缩上下文，后者则在需要时通过选择性检索增强预加载的上下文。

关键创新：ACC技术是本文的核心创新，能够根据输入的动态变化调整上下文的压缩程度，与传统的静态上下文管理方法相比，提供了更高的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，ACC模块采用了特定的压缩算法和参数设置，以确保在保持信息完整性的同时，最大限度地减少上下文的冗余。此外，混合框架的选择性检索机制也经过优化，以提高检索的相关性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的自适应上下文压缩技术在多个数据集上显著提高了CAG的可扩展性和多跳推理性能，相较于基线方法，性能提升幅度达到20%以上，展示了其在知识集成任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和知识管理等。通过提升知识集成的效率和可扩展性，能够在实际应用中更好地处理复杂的知识查询和信息检索任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The rapid progress in large language models (LLMs) has paved the way for novel approaches in knowledge-intensive tasks. Among these, Cache-Augmented Generation (CAG) has emerged as a promising alternative to Retrieval-Augmented Generation (RAG). CAG minimizes retrieval latency and simplifies system design by preloading knowledge into the model's context. However, challenges persist in scaling CAG to accommodate large and dynamic knowledge bases effectively. This paper introduces Adaptive Contextual Compression (ACC), an innovative technique designed to dynamically compress and manage context inputs, enabling efficient utilization of the extended memory capabilities of modern LLMs. To further address the limitations of standalone CAG, we propose a Hybrid CAG-RAG Framework, which integrates selective retrieval to augment preloaded contexts in scenarios requiring additional information. Comprehensive evaluations on diverse datasets highlight the proposed methods' ability to enhance scalability, optimize efficiency, and improve multi-hop reasoning performance, offering practical solutions for real-world knowledge integration challenges.