2025最值得尝试的本地AI聊天方案：CAG + vLLM + Streamlit太强了！
在2025年，开发者转向本地部署大模型以实现更快响应、更强隐私保护和更自由定制能力。文章介绍了两种方法：RAG依赖外部知识库进行问答，而CAG通过上下文记忆与智能缓存构建本地智能体。CAG适合多轮对话场景，通过vLLM加速推理和Streamlit提供轻量级界面简化开发过程。
CAG
RAG成为过去式？缓存增强生成（CAG）is All You Need？
一篇名为《
Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks
》的论文提出了一种名为缓存增强生成（Cache-Augmented Generation，CAG）的新架构范式，通过预加载知识和预计算缓存，在需要的时候直接调用，大大提升了效率。