【RAG高速化】RAGCache：KVキャッシュをツリー構造で管理してTTFTを4倍速くする技術
Zenn / 2026/5/2
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要点
- RAGの高速化に向けて、KVキャッシュをツリー構造で管理する「RAGCache」を提案し、TTFT（Time To First Token）を最大4倍短縮する。
- ツリー構造により、前段の推論状態を効率よく再利用し、RAGのリクエスト間で無駄な計算を減らす狙いがある。
- KVキャッシュの管理方式を工夫することで、生成の立ち上がり速度（初回トークンまでの遅延）を改善するアプローチになっている。
- RAGを「LLM Ready」な形で運用するための実装・最適化観点（推論基盤側の改善）として有用な技術ブログである。
はじめに
ルミナイR&Dチームの宮脇彰梧です。
現在はマルチモーダルAIの研究を行う大学院生として、
生成AIやAIエージェントの技術を実践的に探求しています。
今回は、RAGの実装者なら誰もが悩む「遅延（レイテンシ）」の問題に、真正面から切り込んだ論文「RAGCache」を深掘りします。vLLMなどの推論エンジンを触っている方には特に刺さる内容です！
学べること：
RAGのボトルネックである「Prefill（入力処理）」の遅延原因
RAGCacheの核となる「ナレッジツリー」と「PGDSF」アルゴリズムの理論
Pythonによるキャッシュ置換アルゴリズムの再現実装
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