使用场景

在问答系统中，CAG可以快速生成准确的答案，提高用户体验。

用于文本摘要生成，CAG能够在短时间内生成高质量的摘要，节省用户时间。

在自然语言处理研究中，CAG可以帮助研究人员更好地理解和利用大型语言模型的潜力。

产品特色

预加载知识资源：将所有相关资源预加载到模型的上下文中，避免实时检索的需要。

缓存运行时参数：存储模型在推理过程中的参数，以便快速生成响应。

降低延迟：通过消除实时检索步骤，显著提高模型的推理速度。

提高可靠性：减少检索错误，确保生成内容的相关性和准确性。

简化系统设计：提供一种无需检索的替代方案，降低系统架构和维护的复杂性。

支持多种数据集：适用于不同的数据集，如SQuAD和HotpotQA。

灵活的参数配置：允许用户根据具体需求调整各种参数，如知识数量、段落数量和问题数量等。

使用教程

1. 安装依赖：运行`pip install -r ./requirements.txt`来安装所需的库。

2. 下载数据集：使用`sh ./downloads.sh`脚本下载所需的SQuAD和HotpotQA数据集。

3. 创建配置文件：通过`cp ./.env.template ./.env`创建配置文件，并输入所需的密钥。

4. 使用CAG模型：运行`python ./kvcache.py`脚本，并根据需要配置参数，如知识缓存文件、数据集、相似度计算方法等。

5. 进行实验：根据配置参数，CAG将加载知识资源并生成相应的输出结果。