DualPath：突破Agentic LLM推理中的存储带宽瓶颈 本文介绍DeepSeek-AI团队提出的DualPath系统，解决了多轮对话AI（Agentic LLM）的关键性能瓶颈。研究发现，在典型Agentic工作负载中，98.7%的KV-Cache内容需要重复加载，导致传统架构下Prefill引擎的存储带宽成为系统瓶颈。 DualPath创新性地采用双路径KV-Cache加载机制： 保留

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索系统与生成模型的技术架构。其核心流程是：用户提问 → 检索相关文档 → 将文档与问题组合 → LLM 生成答案。template = """基于以下参考资料回答问题。如果找不到相关信息，请如实说明。参考内容:{context}问题: {question}