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A RAG pipeline is a lot of parts: a chunker, an embedding model, a vector database, a retriever, usually a reranker, and an eval harness to tell you when retrieval quietly got worse. Cache-augmented generation (CAG) deletes all of it. You…

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A RAG pipeline is a lot of parts: a chunker, an embedding model, a vector database, a retriever, usually a reranker, and an eval harness to tell you when retrieval quietly got worse. Cache-augmented generation (CAG) deletes all of it. You put the entire knowledge base in the prompt, cache it at the provider, and ask your question. No retrieval... Weiterlesen

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