CAG vs. RAG: la caché como nueva aliada de la IA generativa.

En el ámbito de los grandes modelos de lenguaje, conocidos como LLMs por sus siglas en inglés, surgen constantemente nuevas técnicas con las que sacar el mayor provecho de ellos. En las últimas semanas se ha levantado algo de ruido porque la archiconocida y ampliamente utilizada técnica RAG, que explicamos hace unos meses en detalle en “La tecnología RAG y su uso empresarial", ya que le ha salido un gran competidor, la técnica CAG. Esta técnica ha ganado en popularidad desde que el pasado 20 de diciembre de 2024 se publicara “Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Task”.

Como parte del compromiso de Paradigma Digital de estar a la vanguardia en las últimas novedades, hemos investigado esta nueva incorporación al mundo de la IA generativa, y en este post, nos hacemos eco de ello. En primer lugar, recordaremos qué es RAG, para dejar paso a la explicación pormenorizada de CAG, así como sus pros y contras, la aplicación e implicaciones de uso en el ámbito empresarial y cómo decidir si seguir usando RAG o dar el paso a CAG.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Dentro del mundo de la IA generativa, la técnica RAG es ampliamente conocida. Existen infinidad de posts, cursos y tutoriales de la comunidad, pero también de las grandes empresas detrás de la tecnología donde explican cómo funciona. A modo de recordatorio diremos que la técnica RAG combina la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM) con la capacidad de acceder a datos externos en tiempo real. Su objetivo es resolver el problema de que los LLM clásicos solo pueden trabajar con la información disponible en el momento de su entrenamiento, lo que limita su actualización y exactitud. En entornos corporativos, esta limitación se hace más evidente, ya que la información suele dispersarse en múltiples repositorios como Confluence, Jira, SharePoint o Google Drive.

RAG soluciona esta carencia al vincular el modelo con repositorios de conocimiento actualizados, garantizando respuestas más precisas y contextualizadas. Para lograrlo, se crea un pipeline de ingesta en el que los documentos se dividen en chunks y se vectorizan, almacenándose en una base de datos vectorial. Después, el flujo de consulta recupera y emplea esos chunks relevantes para generar respuestas. Resulta esencial mantener este proceso de vectorización de forma periódica para reflejar los cambios en la información corporativa y asegurar que el sistema responda siempre con datos actualizados.

La generación aumentada por recuperación ofrece múltiples ventajas para quienes necesitan aprovechar información externa durante la generación de respuestas. Una de sus mayores virtudes es su capacidad para acceder en tiempo real a datos actualizados, lo que permite ofrecer respuestas basadas en la información más reciente y confiable. Además, este enfoque resulta muy flexible y puede aplicarse a una amplia variedad de escenarios que exigen conocimientos específicos o que evolucionan de manera constante, especialmente cuando se trata de bases de datos muy extensas o dominios en cambio permanente.

A pesar de sus ventajas, la técnica RAG también presenta ciertas limitaciones que vale la pena destacar. Por un lado, el proceso de búsqueda y recuperación en tiempo real puede generar retrasos considerables, sobre todo cuando se trabaja con corpus muy extensos. Por otro lado, la integración de diferentes componentes (como motores de búsqueda, índices y pipelines de embeddings) con la parte generativa del modelo aumenta la complejidad del sistema y, en consecuencia, puede requerir más infraestructura y mantenimiento. Asimismo, existe la posibilidad de cometer errores de recuperación al seleccionar o priorizar documentos de manera inadecuada, lo que puede afectar la exactitud de las respuestas.

Cache-Augmented Generation (CAG)

La generación aumentada por caché se concibe como una evolución de la arquitectura RAG al descartar la recuperación en tiempo real y aprovechar las capacidades de contexto extendido de los modelos de lenguaje. En lugar de rastrear documentos para cada consulta, la aproximación CAG precarga toda la información necesaria en el contexto del modelo y, al mismo tiempo, precomputa un Key-Value Cache que encapsula el estado de inferencia. Gracias a este paso previo, el modelo es capaz de responder de inmediato, sin depender de sistemas de recuperación externos que suelen introducir retrasos y complejidad en las implementaciones de RAG.

Según el estudio original sobre CAG, este planteamiento elimina la latencia derivada de la recuperación dinámica y minimiza los errores de selección de documentos. En entornos de evaluación —los investigadores usan SQuAD y HotPotQA— el modelo logra resultados competitivos o superiores a RAG, sobre todo cuando la base de conocimiento es limitada y cabe en la ventana de contexto. Además de ahorrar tiempo en la etapa de consulta, CAG mantiene una perspectiva unificada del contenido, lo que favorece la coherencia en las respuestas y potencia el razonamiento multi-hop sin dividir el conocimiento en múltiples fuentes de recuperación. Un caso de uso típico sería el de un manual técnico estático: se “empaqueta” todo el contenido en la caché y, durante la inferencia, el modelo obtiene respuestas directamente de esos datos precomputados, evitando procesos de búsqueda o ranking que podrían generar información errónea.

Aunque se presenta la Generación Aumentada por Caché (CAG) como un hito revolucionario en la IA, es fundamental examinar con detalle qué problemas resuelve de verdad y cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas al intentar llevar estas tecnologías a un entorno de producción.

Uno de los puntos clave se relaciona con la actualización de la información. Mientras que RAG se muestra más eficaz en dominios en los que los datos cambian de manera constante —como noticias, publicaciones recientes o integraciones con APIs de terceros—, CAG encaja mejor en aquellos escenarios donde la información permanece relativamente estable o se actualiza con menor frecuencia, por ejemplo, manuales técnicos, informes internos o repositorios jurídicos fijos.

Otro aspecto crítico es el rendimiento y la latencia en la generación de respuestas. Al necesitar búsquedas en tiempo real, RAG puede añadir retrasos notables, especialmente en repositorios grandes. En cambio CAG, según los estudios, precarga toda la información y elimina esa etapa de recuperación dinámica, llegando a alcanzar velocidades hasta 40 veces superiores en algunos experimentos. Esta diferencia se ve reflejada también en la complejidad del sistema. RAG exige mantener un pipeline de recuperación —que puede incluir motores de búsqueda, embeddings y metodologías de indexado—, incrementando la dificultad de configuración y mantenimiento. Por su parte, CAG simplifica la arquitectura al basarse únicamente en la información precargada, aunque esto requiere un control exhaustivo de los datos que se incluyen en la caché y de los procesos para refrescar dicha información.

La gobernanza y la calidad de los datos representan otro de los grandes retos. Muchas organizaciones descubren que, más allá de las bondades técnicas, sus problemas radican en la conceptualización y en la falta de observabilidad de sus sistemas. CAG puede enmascarar la complejidad asociada a la recuperación de información, pero a la vez introduce nuevos interrogantes sobre la caducidad de los datos cacheados. De hecho, hay profesionales que señalan la calidad y el etiquetado meticuloso de los datos como factores decisivos para el éxito de la IA Generativa, por encima incluso de la eficiencia propia de los mecanismos de recuperación.

En lo referente a la escala y al tamaño de la base de conocimiento, RAG resulta más adecuado para contextos en los que se trabaja con volúmenes masivos de documentos, quizá millones de artículos, donde sería inviable cargar toda la información en la ventana de contexto del modelo. Además, no se trata solo de que la base de conocimiento deba caber en ese contexto, sino que en cada consulta podría enviarse todo el contenido al LLM en lugar de únicamente los chunks más relevantes, con el consiguiente incremento en el número de tokens. En contraste, CAG destaca en aquellas aplicaciones donde el corpus de documentos es finito y suficientemente manejable para precargarlo sin agotar la capacidad del LLM. Este matiz vuelve a poner de relieve que la decisión entre RAG y CAG se fundamenta más en los requisitos de negocio y en la naturaleza de los datos que en el mero planteamiento tecnológico.

Pese a estos inconvenientes, el trabajo de investigación sobre CAG propone que, en escenarios con bases de conocimiento manejables y relativamente estáticas, la ausencia de pasos de recuperación redundantes aporta un modelo más rápido, más sencillo de mantener y con menos propensión a errores que RAG. Los hallazgos subrayan la utilidad de este enfoque como alternativa robusta allí donde la información se pueda recopilar y precargar sin provocar un desgaste constante de recursos o un rezago en la actualización de datos. Este avance refleja el potencial de los LLM de larga ventana de contexto para ofrecer respuestas coherentes y precisas sin la complejidad de las estrategias de recuperación tradicionales, convirtiéndose así en una solución idónea para casos en los que se prioriza la inmediatez y la simplicidad del flujo de inferencia.

¿Cuál elegir?

La elección entre RAG y CAG depende en gran medida de las necesidades específicas de la aplicación y de los problemas que se deseen resolver. Si la prioridad es disponer de información en tiempo real, con datos que se actualizan constantemente, RAG se convierte en la alternativa más adecuada, ya que CAG podría quedarse obsoleto con rapidez. Sin embargo, cuando la exigencia principal pasa por maximizar la velocidad y reducir dependencias de sistemas externos, CAG resulta muy recomendable, sobre todo en dominios estáticos donde se puede precargar la información relevante sin mayores inconvenientes.

La infraestructura de la organización y la experiencia del equipo en el manejo de sistemas de recuperación también influyen de forma decisiva. Si se dispone de recursos técnicos avanzados y se cuenta con un equipo familiarizado con la implementación de motores de búsqueda y pipelines de indexado, RAG ofrece mayor flexibilidad y acceso a un volumen de datos potencialmente más amplio. No obstante, si la gobernanza de la información y la conceptualización de los proyectos constituyen el principal desafío, ni RAG ni CAG son soluciones definitivas. Antes de acometer cualquier implementación compleja, conviene definir una estrategia clara para gestionar, versionar y garantizar la calidad de los datos, ya que es en este ámbito donde con frecuencia se encuentran los auténticos obstáculos para la adopción exitosa de la IA en el entorno empresarial.

Casos de uso empresariales

Tras haber visto en qué situaciones sería recomendable el empleo de RAG o CAG, vamos a definir tres ejemplos en el que se podría usar CAG en vez de CAG siempre que no se cumplan los puntos negativos detallados anteriormente:

Caso de uso 1: manuales técnicos o de procesos internos con cambios poco frecuentes

En empresas que manejan un volumen considerable de documentación técnica, pero cuyos contenidos no suelen variar con demasiada frecuencia —por ejemplo, manuales de operación de maquinaria o guías de procedimientos internos—, CAG puede resultar muy ventajoso frente a RAG. Una vez precargados estos manuales en la caché del modelo, la IA puede ofrecer respuestas de forma prácticamente instantánea y sin riesgo de traer información irrelevante. Con RAG, en cambio, se realizaría una búsqueda en cada consulta, añadiendo una capa de complejidad y latencia poco deseable cuando, en realidad, la información base no cambia a menudo. De este modo, la organización consigue un sistema de soporte eficiente y rápido que mantiene la coherencia en sus respuestas, ya que todas provienen de la misma fuente “congelada” y precargada.

Caso de uso 2: asistentes de formación o e-learning con contenidos estables

Los departamentos de Recursos Humanos o de Capacitación pueden beneficiarse al implementar CAG en sus plataformas de formación corporativa, siempre que el plan de estudios no sufra modificaciones continuas. Supongamos que la empresa cuenta con materiales didácticos o cuestionarios que se actualizan solo en fechas concretas, como al inicio de cada trimestre. En tal situación, precargar todos los contenidos en la caché permite al sistema de IA responder con mayor agilidad y sin necesidad de consultar bases de datos externas. Así, la experiencia para el usuario es mucho más fluida, evitando los retrasos propios de la búsqueda en tiempo real y simplificando la infraestructura, ya que no es necesario mantener un pipeline de recuperación constante para los materiales formativos.

Caso de uso 3: sistemas de ayuda en aplicaciones de uso crítico y limitado

Existen aplicaciones empresariales en las que la velocidad de respuesta es determinante y la base de conocimiento involucrada es relativamente acotada y estable. Un ejemplo de ello se ve en herramientas de asistencia para departamentos jurídicos que se dedican a revisar contratos con cláusulas recurrentes y poco cambiantes, o en sistemas de soporte para un software interno cuyas actualizaciones son poco frecuentes. En estos escenarios, CAG podría agilizar enormemente la consulta a la documentación, al tiempo que reduce la posibilidad de errores de recuperación; el sistema accede de inmediato a la información precargada, sin depender de índices o búsquedas que podrían alargar el proceso. Esta característica es especialmente valiosa cuando la inmediatez en la generación de respuestas marca la diferencia en la satisfacción de clientes internos o externos y no se prevén cambios sustanciales en la documentación subyacente.

Conclusión

Las dos metodologías, RAG y CAG, representan enfoques innovadores para optimizar la generación de lenguaje en los grandes modelos. RAG se beneficia de la recuperación dinámica de datos, lo cual lo hace particularmente útil en entornos donde la información se actualiza sin cesar y la flexibilidad es esencial. Por otro lado, CAG persigue una mayor velocidad de respuesta y una arquitectura más simple, siempre que los datos que se precarguen sean relativamente estables y estén bien estructurados.

En cualquier caso, la experiencia demuestra que la tecnología por sí sola no es la única clave del éxito. Tanto RAG como CAG exigen gobernanza de datos, claridad en los casos de uso y una organización capaz de conceptualizar y escalar proyectos de IA. Aunque las pruebas indican que CAG puede alcanzar velocidades muy superiores a las de RAG en determinados escenarios, esto no suplanta la necesidad de una estrategia sólida ni resuelve automáticamente los desafíos en torno a la calidad de la información.

Por ello, antes de decantarse por una u otra metodología, conviene analizar las necesidades específicas de cada caso y tener en cuenta que el verdadero valor diferencial radica, en última instancia, en la calidad de los datos y en la estrategia corporativa que sustenta la adopción de la IA.

Referencias

• Chan, B. J., Chen, C.-T., Cheng, J.-H., & Huang, H.-H. (2024). Don’t do RAG: When cache-augmented generation is all you need for knowledge tasks. arXiv.
• Repositorio en GitHub de CAG
• Post en Medium sobre CAG.