Publicado em: Youtube

Cache Augmented Generation (CAG): Como Potencializar Seus Modelos de IA com Contexto Ampliado

Publicado em: 27 de março de 2025

Cache Augmented Generation (CAG): Como Potencializar Seus Modelos de IA com Contexto Ampliado

Imagem: YouTube

O universo da inteligência artificial está em constante evolução, e uma das mais recentes e promissoras abordagens está transformando como interagimos com os grandes modelos de linguagem (LLMs). Se você trabalha com IA ou simplesmente está interessado nas últimas tendências tecnológicas, provavelmente já ouviu falar sobre RAG (Retrieval Augmented Generation). Mas você conhece o CAG? Esta nova metodologia está ganhando terreno rapidamente e pode ser a solução que você procura para seus projetos de IA.

Neste artigo, vamos explorar em detalhes o que é Cache Augmented Generation (CAG), como ele se diferencia do tradicional RAG, e quando utilizá-lo para obter resultados superiores. Além disso, mostraremos um exemplo prático de como construir um MCP (Multi-Component Process) utilizando CAG para processar documentação externa e extrair exemplos de código relevantes.

O que é Cache Augmented Generation (CAG)?

CAG, ou Cache Augmented Generation, representa uma alternativa ao popular método RAG (Retrieval Augmented Generation). A diferença fundamental está na forma como os dados são fornecidos ao modelo de linguagem:

No RAG, realizamos uma busca em um banco de dados para recuperar apenas a porção mais relevante dos dados e inserimos essa informação na janela de contexto do modelo.
No CAG, pré-carregamos todo o banco de dados diretamente na janela de contexto do modelo de linguagem.

Esta abordagem parecia impraticável há dois anos, quando os modelos de linguagem mais avançados possuíam janelas de contexto de apenas 4.000 tokens. No entanto, esse cenário mudou drasticamente. Hoje, os principais modelos suportam entre 100.000 e 200.000 tokens, com o Google Gemini chegando a impressionantes 2 milhões de tokens – 488 vezes mais do que tínhamos há 24 meses!

Para colocar isso em perspectiva, 2 milhões de tokens equivalem a aproximadamente 1,5 milhão de palavras. Um romance típico contém cerca de 990.000 palavras, e até mesmo “Guerra e Paz” de Tolstói possui apenas 587.589 palavras. Isso significa que os modelos atuais podem processar múltiplos livros inteiros em uma única janela de contexto.

RAG vs CAG: Entendendo as Diferenças

A Abordagem RAG Tradicional

O pipeline RAG tradicional segue estes passos:

Preparo dos dados, transformando-os em um banco de dados vetorial com pequenos fragmentos de informação
Quando há uma nova pergunta do usuário, ela é convertida em embedding
Esta embedding é usada para pesquisar no banco de dados vetorial
Os fragmentos mais relevantes (chamados de “top-k”) são recuperados
Esses fragmentos, junto com a pergunta do usuário, são enviados ao modelo de linguagem
O modelo gera uma resposta baseada nesse contexto limitado

Desafios do RAG

Apesar de sua popularidade, a abordagem RAG apresenta vários desafios:

Complexidade de configuração: Requer criação e manutenção de bancos de dados vetoriais
Latência adicional: Tempo gasto para converter perguntas em embeddings e recuperar fragmentos relevantes
Problemas de precisão na recuperação: Como garantir que os fragmentos recuperados contenham todas as informações necessárias?

Um exemplo claro deste último problema ocorre ao dividir documentação de API em pequenos fragmentos. Um exemplo de código completo pode ser dividido entre diferentes fragmentos, fazendo com que o modelo receba apenas partes incompletas da informação.

A Simplicidade do CAG

Em contraste, o CAG oferece uma abordagem muito mais simples. Como todo o documento é inserido no contexto do modelo, a implementação pode ser extremamente concisa – em alguns casos, apenas 10 linhas de código são suficientes para criar um chatbot funcional para PDFs utilizando o modelo Gemini.

Não há necessidade de se preocupar com a recuperação correta de informações, pois tudo está disponível para o modelo consultar. Também não é preciso implementar todo o pipeline de vetorização e recuperação, o que simplifica consideravelmente o desenvolvimento.

Quando Usar CAG vs RAG

A decisão entre CAG e RAG deve ser baseada em vários fatores:

Opte por CAG quando:

A base de conhecimento puder caber na janela de contexto do modelo
A velocidade de implementação for importante
Precisar de alta precisão na recuperação de informações específicas
Estiver usando modelos como Gemini 2.0 Flash, onde o custo por token de entrada é relativamente baixo

Opte por RAG quando:

Sua base de dados for extremamente grande e diversificada
Os dados estiverem em constante crescimento, excedendo mesmo os limites de contexto modernos
Precisar lidar com tipos de dados variados que se beneficiam de métodos de recuperação específicos

Em muitos casos, uma abordagem híbrida pode ser ideal: use métodos de busca tradicionais para selecionar quais documentos são mais provavelmente relevantes, e então alimente esses documentos inteiros para o modelo usando CAG.

Vantagens do CAG com Modelos Modernos

Precisão na Recuperação de Informações

Pesquisas recentes da Google demonstram que o Gemini 1.5 Pro apresenta uma recuperação quase perfeita de informações específicas em contextos de até 1 milhão de tokens. Com o lançamento do Gemini 2.0, os resultados são ainda mais impressionantes, com taxas de alucinação significativamente reduzidas em comparação com outros modelos de ponta.

Custo e Velocidade

Embora alguns modelos como GPT-4 possam ter custos elevados (cerca de $2,5 por milhão de tokens de entrada), alternativas como o Gemini 2.0 Flash oferecem preços muito mais acessíveis – aproximadamente $0,10 por milhão de tokens de entrada, o que representa uma economia de 96%.

Em testes práticos, alimentar toda a documentação para desenvolvedores de um serviço como Firebase ao Gemini 2.0 custou apenas $0,006 e produziu resultados em apenas 3,4 segundos – um desempenho notável considerando o volume de dados processados.

Exemplo Prático: Construindo um MCP com CAG

Vamos explorar um exemplo prático de como aplicar o método CAG para criar um assistente que pode trabalhar com documentação externa de APIs e extrair exemplos de código relevantes.

O Problema

Os modelos de linguagem tradicionais não possuem conhecimento atualizado sobre a documentação mais recente de APIs. Por exemplo, se pedirmos ao Gemini para gerar um código utilizando a API do FileCS sem contexto adicional, ele provavelmente fornecerá informações incorretas.

A Solução com CAG

Aqui está como implementamos uma solução baseada em CAG:

Utilizamos o endpoint do FileCS para mapear todas as URLs sob um determinado domínio (no exemplo, encontramos 153 páginas)
Filtramos essas URLs com a ajuda do Gemini para identificar apenas as páginas relevantes à referência da API (reduzindo para 27 páginas)
Extraímos o conteúdo Markdown de cada uma dessas páginas
Alimentamos todo esse conteúdo para o modelo Gemini junto com a consulta do usuário
O modelo gera uma resposta precisa baseada na documentação completa

O resultado? Uma resposta precisa que identifica corretamente o endpoint e o formato do corpo da requisição, tudo isso a um custo de apenas $0,006 e um tempo de resposta de aproximadamente 2 segundos.

Para otimizações futuras, podemos implementar o recurso de cache de contexto do Gemini, que permitirá armazenar o contexto processado para consultas subsequentes, tornando as respostas ainda mais rápidas.

Transforme sua Abordagem com CAG Hoje

O Cache Augmented Generation representa uma mudança significativa na forma como construímos aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem. Com janelas de contexto cada vez maiores, custos de processamento reduzidos e melhorias na recuperação de informações, o CAG se torna uma opção extremamente atraente para muitos casos de uso.

Experimente essa abordagem em seus projetos e veja como ela pode simplificar seu pipeline e melhorar a precisão das respostas. Lembre-se de utilizar ferramentas como o Headon para monitorar o desempenho, custos e latência de suas chamadas aos modelos de linguagem, permitindo otimizações contínuas.

Pronto para dar o próximo passo? Explore o repositório do MCP no AI Builder Cloud Community para acessar o código completo do exemplo apresentado neste artigo e unir-se a uma comunidade de desenvolvedores AI que estão construindo soluções inovadoras!

Perguntas Frequentes

O que significa exatamente CAG e como ele difere do RAG?

CAG (Cache Augmented Generation) é uma técnica onde carregamos um conjunto inteiro de dados na janela de contexto de um modelo de linguagem grande, sem a necessidade de uma etapa separada de recuperação. Isso contrasta diretamente com o RAG (Retrieval Augmented Generation), onde apenas fragmentos selecionados dos dados são recuperados e fornecidos ao modelo.

A diferença fundamental está no fluxo de processamento: enquanto o RAG exige um banco de dados vetorial, transformação de consultas em embeddings e um sistema de recuperação para selecionar os fragmentos mais relevantes, o CAG simplifica esse processo alimentando todos os dados diretamente para o modelo, confiando em sua capacidade de processar e extrair informações relevantes de um contexto amplo.

Esta abordagem só se tornou viável recentemente com o aumento dramático no tamanho das janelas de contexto dos modelos de linguagem modernos, que passaram de 4.000 tokens há dois anos para até 2 milhões de tokens nos modelos mais avançados atuais.

Quais são os custos financeiros envolvidos ao usar CAG com modelos como Gemini?

Os custos do CAG variam significativamente dependendo do modelo utilizado. Modelos como o GPT-4 cobram aproximadamente $2,5 por milhão de tokens de entrada, o que pode se tornar proibitivo para grandes volumes de dados no contexto.

Em contraste, o Gemini 2.0 Flash oferece uma alternativa muito mais econômica, cobrando apenas $0,10 por milhão de tokens de entrada – uma economia de 96% em comparação com modelos mais caros. Isso torna financeiramente viável alimentar grandes documentos para o modelo.

Em casos práticos, alimentar toda a documentação de desenvolvedor de um serviço como Firebase para o Gemini 2.0 custou apenas $0,006 em testes realizados. Este equilíbrio entre custo e performance é um dos fatores principais que está impulsionando a adoção do CAG, especialmente para aplicações onde a precisão é crucial e os documentos, embora extensos, ainda podem caber na janela de contexto expandida dos modelos modernos.

Como posso determinar se devo usar RAG ou CAG para meu projeto específico?

A escolha entre RAG e CAG deve ser baseada em diversos fatores específicos do seu projeto. Considere utilizar CAG quando sua base de conhecimento puder caber completamente na janela de contexto do modelo (geralmente até 1-2 milhões de tokens para os modelos mais avançados), quando você precisa de alta precisão na recuperação de informações específicas, e quando estiver utilizando modelos com custo acessível por token de entrada.

Por outro lado, o RAG continua sendo a melhor opção quando você lida com bases de dados extremamente grandes que excedem mesmo os maiores limites de contexto atuais, quando seus dados crescem constantemente, ou quando você precisa de uma abordagem mais granular para recuperação específica.

Uma estratégia recomendada é começar com CAG sempre que possível devido à sua simplicidade de implementação. Teste os resultados e, se não forem satisfatórios ou se o volume de dados crescer além dos limites práticos, migre para RAG ou para uma abordagem híbrida que combine busca tradicional para seleção de documentos relevantes com CAG para processamento detalhado desses documentos selecionados.

Quais ferramentas são recomendadas para monitorar o desempenho de aplicações baseadas em CAG?

Para monitorar eficientemente aplicações baseadas em CAG, ferramentas como o Headon são altamente recomendadas. O Headon é uma plataforma open-source para logging, monitoramento e debugging de aplicações de modelos de linguagem grandes.

Esta ferramenta permite visualizar como os usuários estão interagindo com sua aplicação, monitorar custos, erros e latências, e otimizar o desempenho geral. Entre os recursos mais úteis estão o cache automático de respostas para prompts idênticos (economizando custos e melhorando a velocidade), a capacidade de definir propriedades personalizadas para segmentar diferentes tipos de solicitações, e uma implementação extremamente simples.

Para configurar o Headon, basta adicionar opções HTTP específicas às suas chamadas de API existentes para o modelo de linguagem, e todas as solicitações serão automaticamente registradas na plataforma. Isso permite um monitoramento contínuo que facilita a identificação de gargalos e oportunidades de otimização em seus fluxos baseados em CAG.

Como o recurso de cache de contexto do Gemini pode otimizar ainda mais aplicações CAG?

O recurso de cache de contexto do Gemini representa uma otimização adicional poderosa para aplicações CAG. Esta funcionalidade permite armazenar o contexto processado de grandes documentos para uso em consultas subsequentes, eliminando a necessidade de reprocessar o mesmo documento repetidamente.

Quando implementado, o cache de contexto funciona da seguinte forma: na primeira vez que um documento é processado, ele é analisado e armazenado em um formato que o modelo pode acessar eficientemente. Nas consultas subsequentes sobre o mesmo documento, em vez de recarregar e reprocessar todo o conteúdo, o modelo pode simplesmente acessar a versão em cache.

Esta otimização reduz dramaticamente tanto o tempo de resposta quanto os custos associados a consultas repetidas sobre os mesmos dados. Embora atualmente esta funcionalidade ainda não esteja disponível para o Gemini 2.0, espera-se que seja implementada em atualizações futuras, o que tornará as aplicações CAG ainda mais eficientes e econômicas para casos de uso onde os mesmos documentos são consultados regularmente.

Assista ao vídeo original

Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original: