Entendiendo la generación aumentada por caché y la generación aumentada por recuperación

Cache-Augmented Generation (CAG): vs RAG

Tiempo estimado de lectura: 7 min

• Entendimiento de CAG y RAG en el contexto de LLMs.
• Diferencias técnicas y económicas entre ambas estrategias.
• Casos de uso específicos para elegir entre CAG y RAG.
• Implementación práctica y consideraciones importantes.
• Conclusión sobre cuándo y cómo utilizar cada enfoque.

Tabla de Contenidos

• Introducción
• Cache-Augmented Generation (CAG): vs RAG — ¿qué es cada cosa?
• Diferencias técnicas que realmente importan
• Casos de uso — cuándo elegir cuál
• Implementación práctica y consideraciones
• Conclusión
• FAQ

Introducción

¿Siempre necesitas una base de datos vectorial para dotar de “memoria” a tus LLMs? Cache-Augmented Generation (CAG): vs rag abre esa pregunta y la responde con datos, no con hype. Si diseñas agentes, workflows en n8n o sistemas productivos, entender la diferencia cambia latencia, coste y fiabilidad en producción.

Cache-Augmented Generation (CAG): vs RAG — ¿qué es cada cosa?

Cache-Augmented Generation (CAG) consiste en precargar y cachear el estado del contexto (KV cache / prompt cache) dentro del proveedor del LLM para evitar recuperar e inyectar texto en cada petición. Es decir: escribes el contexto una vez, el modelo lo “mantiene” en memoria y las consultas siguientes son lecturas rápidas.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) usa embeddings + vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector) para buscar fragments relevantes por cada query y los inyecta en el prompt antes de generar. Busca en almacenamiento externo; genera con contexto inyectado.

Diferencias técnicas que realmente importan

Latencia

RAG: lookup vectorial + reranking antes de tokenizar → overhead por consulta.

CAG: hit en caché → Time-To-First-Token muy bajo. Ideal para experiencias en tiempo real.

Razonamiento global

RAG: el modelo solo ve los chunks recuperados. Sufre “loss in the middle” si la respuesta requiere conectar puntos lejanos.

CAG: si el dataset cabe en la ventana de contexto cacheada, el modelo razona sobre el todo. Mejor para análisis holísticos (repositorios, contratos).

Coste económico

RAG: pagas embeddings, búsquedas y tokens cada vez.

CAG: coste inicial de “cargar” y cachear; lecturas posteriores son mucho más baratas. Rentable cuando consultas sobre el mismo contexto muchas veces.

Volumen y frescura de datos

RAG: escala a terabytes; es la opción cuando los datos no caben en una ventana de contexto.

CAG: limitado por la ventana de contexto y TTL de la caché; no es óptimo para datos que cambian por segundo.

Robustez en producción

RAG: necesita pipelines de ingestión, reindexado y control de calidad de retrieval.

CAG: necesita estrategias de invalidación, monitorización de drift y medidas para cold starts.

Casos de uso — cuándo elegir cuál

Elige RAG si:

• Tienes una base de conocimiento masiva (GBs–TBs).
• Los datos cambian con alta frecuencia.
• Necesitas citar fuentes y trazar orígenes (compliance).

Elige CAG si:

• Tu dataset relevante cabe en la ventana de contexto del proveedor (p. ej. repositorio de ~50–200 MB según tokenización).
• Buscas latencia mínima en chatbots o asistentes de programación que consultan el mismo código repetidamente.
• Quieres throughput alto con coste por consulta bajo (alto hit rate).

Híbrido sensato:

Filtra con RAG para reducir el corpus (de 10GB a 50MB) y luego cachea ese subconjunto con CAG para interrogatorios rápidos y razonamiento profundo. Eso es exactamente lo que probamos en nuestros experimentos en Dominicode Labs.

Implementación práctica y consideraciones

• Cache keys: hash(query + metadata) o embeddings + umbral para fuzzy match.
• TTL e invalidación: crucial para evitar respuestas obsoletas.
• Monitoreo: hit rate, latency, token usage y drift.
• Fallback: en misses, ejecuta RAG y luego cachea el resultado.
• Infra: Redis/DynamoDB para CAG, Pinecone/Qdrant para RAG; n8n como orquestador entre ambos.

Para ejemplos y workflows listos, revisa la documentación de vector DBs y providers (Pinecone, Qdrant, Weaviate) y la guía práctica de function-calling para integrar actions desde el LLM.

Conclusión

CAG no sustituye a RAG; lo especializa. RAG es la solución cuando los datos son grandes y dinámicos. CAG es la herramienta cuando buscas razonamiento global rápido sobre contextos acotados y consultas repetitivas. La decisión no es binaria: define el volumen de tus datos, la frescura requerida y las restricciones de latencia/coste. Implementa un híbrido cuando quieras lo mejor de ambos mundos.

Haz la prueba en staging: mide hit rate y coste por consulta. Ajusta la arquitectura. Y si quieres los blueprints y los errores que otros ya cometieron, Dominicode Labs tiene la implementación práctica lista para clonar. Esto no termina aquí — solo empieza a escalar.

FAQ

• ¿Qué es Cache-Augmented Generation?
• ¿Cuándo debe usarse RAG?
• ¿Cuáles son las ventajas de CAG?
• ¿Cómo se implementa un sistema híbrido?
• ¿Qué herramientas se recomiendan para cada enfoque?

¿Qué es Cache-Augmented Generation? Cache-Augmented Generation (CAG) es una técnica que permite mantener el contexto en memoria para facilitar consultas rápidas en LLMs.

¿Cuándo debe usarse RAG? RAG es ideal cuando trabajas con grandes volúmenes de datos que cambian frecuentemente y necesitas trazabilidad en tu información.

¿Cuáles son las ventajas de CAG? Las ventajas de CAG incluyen una menor latencia, un costo reducido en consultas repetitivas y la capacidad de razonamiento sobre un contexto completo cuando es manejable.

¿Cómo se implementa un sistema híbrido? Para implementar un sistema híbrido, se recomienda filtrar datos masivos con RAG y luego cachear el resultado utilizando CAG para accesos rápidos y eficientes.

¿Qué herramientas se recomiendan para cada enfoque? Para CAG, herramientas como Redis o DynamoDB son efectivas, mientras que Pinecone y Qdrant son útiles para la implementación de RAG.