RAGBoostは、大規模言語モデル（LLM）を取得したコンテキストで強化する取得拡張生成（RAG）システムであり、長い複雑な入力を要求する現代のアプリケーションにおいて、事前フィル性能が低下する問題に対処しています。このシステムは、コンカレントセッションやマルチターンインタラクションにおける重複した取得アイテムを検出し、精度を保ちながら高いキャッシュ再利用を実現します。具体的には、効率的なコンテキストインデクシング、オーダリング、重複排除を用いて再利用を最大化し、軽量なコンテクストヒントが推論の信頼性を維持します。RAGBoostは既存のLLM推論エンジンとシームレスに統合され、最新の手法と比較して事前フィル性能を1.5〜3倍向上させ、異なるRAGおよびエージェントAIワークロードにおいて推論の精度を保つか、さらには向上させることができます。