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Cache-Augmented Generation（缓存增强生成，简称CAG）是一种通过缓存和复用大模型运行过程中的中间状态（如键值缓存）来降低重复计算、加速推理的技术。它特别适合处理频繁出现的系统提示、固定上下文或长对话场景，可显著减少延迟和算力消耗，被视为检索增强生成（RAG）之外的另一种高效方案。
近期常被查询的 AI 概念。
