CAGとは？RAGとの違いと効果的な活用法

生成AIが普及する中で、ユーザーの期待値・システム負荷・コスト制約によって最適解が変わります。特に注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と、そこから進化した形であるCAG（Cached Augmented Generation）です。

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1. RAGとCAGの概要

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは

• ユーザーの質問をもとに、外部データソースから関連情報を検索（retrieval）し、その情報を元にAIが回答を生成（generation）する方式。
• LLM単体の知識に依存せず、最新情報にアクセス可能という強みがある。

CAG（Cached Augmented Generation）とは

• RAGの派生技術で、過去の検索・生成結果をキャッシュとして保存し、同じもしくは類似の質問に再利用する仕組み。
• 処理の高速化とAPIコスト削減を目的とする。

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2. RAGとCAGの違い

RAGの処理フロー

CAGの処理フロー

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3. RAGとCAGの比較表

項目	RAG	CAG
処理内容	毎回リアルタイムで検索・生成	同一または類似質問はキャッシュを利用
処理速度	遅くなりがち（検索 + 生成）	高速（ヒットすれば即答）
コスト	APIコール数が多くコスト高	キャッシュによりコスト抑制
最新情報への対応	常に最新情報を反映可能	古いキャッシュを使う可能性あり
適したケース	高い精度が必要な場面	質問が繰り返されるFAQ、サポートなど

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4. CAG導入の技術的ポイント

• キャッシュのキー戦略
  単純な文字列一致だけでなく、セマンティック類似性（ベクトル検索）を用いたキャッシュ検索が有効。

• 有効期限（TTL）管理
  情報が古くなりすぎないように、キャッシュにはTTL（Time To Live）を設定。

• キャッシュ層の選定

  • 軽量なら：functools.lru_cache, joblib.Memory
  • 本格運用なら：Redis, SQLite, Pinecone（セマンティックキャッシュ向き）

• 例: joblib.Memory

from joblib import Memory
import time
import os
import shutil

# キャッシュ用の保存先ディレクトリ
cache_dir = './cachedir'
memory = Memory(location=cache_dir, verbose=0)

# 実際のRAG処理（ここではダミーで実装）
@memory.cache
def rag_pipeline(question: str):
    print("🟡 RAG処理中...（キャッシュされていない）")
    time.sleep(2)  # 疑似的な処理時間
    return f"「{question}」に関するAIの回答（生成済み）"

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    q1 = "Pythonとは何ですか？"
    q2 = "Pythonとは何ですか？"   # 同じ質問（キャッシュヒット）
    q3 = "Pythonの用途は何ですか？" # 異なる質問（キャッシュミス）

    print(f"1回目の質問: {q1}")
    start_time = time.time()
    response1 = rag_pipeline(q1)  # 初回：RAG処理が実行され、キャッシュされる
    end_time = time.time()
    print(f"回答1: {response1} (処理時間: {end_time - start_time:.2f}秒)")

    print(f"\n2回目の質問: {q2}")
    start_time = time.time()
    response2 = rag_pipeline(q2)  # 2回目：キャッシュから即座に返される
    end_time = time.time()
    print(f"回答2: {response2} (処理時間: {end_time - start_time:.2f}秒)")

    print(f"\n3回目の質問: {q3}")
    start_time = time.time()
    response3 = rag_pipeline(q3)  # 3回目：異なる質問なのでRAG処理が実行され、キャッシュされる
    end_time = time.time()
    print(f"回答3: {response3} (処理時間: {end_time - start_time:.2f}秒)")

• 出力

1回目の質問: Pythonとは何ですか？
🟡 RAG処理中...（キャッシュされていない）
回答1: 「Pythonとは何ですか？」に関するAIの回答（生成済み） (処理時間: 2.00秒)

2回目の質問: Pythonとは何ですか？
回答2: 「Pythonとは何ですか？」に関するAIの回答（生成済み） (処理時間: 0.00秒)

3回目の質問: Pythonの用途は何ですか？
🟡 RAG処理中...（キャッシュされていない）
回答3: 「Pythonの用途は何ですか？」に関するAIの回答（生成済み） (処理時間: 2.00秒)

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5. CAG活用事例

業種・領域	利用方法例
カスタマーサポート	よくある質問への高速対応
社内ヘルプデスク	技術用語や社内ルールの繰り返し検索
教育分野	同じ質問が多いオンラインQ&Aサービス
チャットボット	ユーザー体験を損なわずにスケール対応