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RAG成本高？用提示缓存和批处理优化

深度The New Stack2026年7月23日8 分钟阅读
RAG成本高？用提示缓存和批处理优化
生产环境中部署RAG（检索增强生成）系统，常遇到超时、合规风险和推理成本飙升三大瓶颈。本文深入分析这些问题的根源，并给出工程化的解决方案：异步批处理、Serverless多租户隔离和Prompt Caching，帮助企业在不牺牲准确性的前提下控制成本。
本文编译自 Can prompt caching tame RAG costs without sacrificing accuracy?，版权归原作者所有。

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RAG 让大模型在回答前先检索相关资料，用真实数据代替「编造」——给 AI 装上一个实时更新的知识库。

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