CAG (कैश-ऑगमेंटेड जनरेशन) एक नवीन भाषा मॉडल एन्हांसमेंट तकनीक है जिसका उद्देश्य पारंपरिक RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) विधियों में मौजूद पुनर्प्राप्ति विलंब, पुनर्प्राप्ति त्रुटियां और सिस्टम जटिलता जैसी समस्याओं को हल करना है। मॉडल संदर्भ में सभी संबंधित संसाधनों को पूर्व-लोड करके और उनके रनटाइम पैरामीटर को कैश करके, CAG अनुमान प्रक्रिया के दौरान सीधे प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है, वास्तविक समय में खोज की आवश्यकता नहीं होती है। यह विधि न केवल विलंब को कम करती है, विश्वसनीयता में सुधार करती है, बल्कि सिस्टम डिज़ाइन को भी सरल बनाती है, जिससे यह एक व्यावहारिक और स्केलेबल विकल्प बन जाता है। बड़े भाषा मॉडल (LLM) संदर्भ विंडो के लगातार विस्तार के साथ, CAG अधिक जटिल अनुप्रयोग परिदृश्यों में भूमिका निभा सकता है।