English(EN) Your local RAG isn't slow — it re-reads every document on every question

用户发现本地 RAG 系统会重读文档，导致延迟

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-26 10:18

一位用户发现，他由 llama.cpp 在 Apple M4 Pro 上驱动的本地检索增强生成 (RAG) 系统并非天生缓慢，而是效率低下，会在每次查询时重读整个文档。这导致了显著的延迟，其中预填充（读取上下文）占用了大部分处理时间，而不是实际的答案生成。用户确定了两个关键问题：来自多个检索器的重复 token 和一个不起作用的前缀缓存。在部分解决这些问题后，查询时间有所缩短，但这也凸显了 RAG 系统处理上下文的基本效率低下。 AI

影响凸显了 RAG 系统中的一个关键效率低下问题，这可能会减缓其采用速度，并需要开发人员的关注。

排序理由用户撰写的关于常见 LLM 系统效率低下问题的技术分析。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Jasur Yuldoshev · 2026-08-26 10:18

你本地的 RAG 并不慢 — 它会在每次提问时重读所有文档

A user opens a project with nine files in it, types the most obvious question anyone types at a document app — "what are these documents about?" — and waits. 291 seconds. Then they ask a second question, about one of those documents, and wait again. M…

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