扩展数据检索系统

将 LangChain 应用投入生产环境运行，需要仔细权衡性能、成本和可伸缩性。对于采用检索增强生成 (RAG) 的应用，数据检索系统常常成为影响所有这些因素的核心部分。在开发阶段使用小型数据集表现良好的 RAG 流水线，在生产负载下会迅速变成瓶颈，导致高延迟、过高成本和响应质量下降。高效地扩展这些检索系统，需要进行架构规划和优化。

本节详细介绍了构建和扩展 LangChain 应用数据检索组件的策略，特别是侧重于向量 (vector)存储和其周围的检索管线，以高效地处理不断增长的数据量和查询负载。

扩展向量 (vector)存储核心

向量存储是大多数 RAG 系统的核心。随着文档数据集的增长和用户流量的增加，向量存储必须相应地扩展以保持可接受的查询延迟和摄入吞吐量 (throughput)。简单地向单节点、自托管的向量存储实例添加更多数据，最终会导致性能下降。以下是扩展向量存储本身的常见方法：

1. 横向扩展（分片）： 这指的是将向量索引划分到多台物理或虚拟机（节点）上。每个分片持有一部分总向量。传入的查询可以路由到相关分片或广播到所有分片，之后再聚合结果。

   • 分区策略： 数据可以随机分片，也可以基于文档元数据（例如，按日期范围或类别分片），或者使用哈希技术。如果查询经常根据特定的元数据字段进行筛选，那么基于元数据的分片会非常有效，可以减少需要查询的分片数量。
   • 实现： 实现分片需要一个路由层来引导查询和聚合结果，这会增加基础设施的复杂度。Milvus 或 Weaviate 等工具提供内置的分片功能。

   简化的分片向量存储架构视图。查询路由器引导搜索，聚合器结合来自多个分片的结果。

2. 纵向扩展： 这意味着增加托管向量存储机器的资源（CPU、RAM、通过 NVMe SSD 提高 I/O 速度）。更多 RAM 尤其重要，因为许多向量索引类型（如 HNSW）从将索引保存在内存中受益匪浅。虽然初始阶段更简单，但纵向扩展有物理限制，并且性能增益与成本相比通常回报递减。这通常是一个临时方案，或与横向扩展结合使用。

3. 托管向量数据库： 云服务商和专业公司提供托管向量数据库服务（例如 Pinecone、Weaviate Cloud、Zilliz Cloud、Google Vertex AI Vector Search、Azure AI Search、AWS OpenSearch Serverless）。这些服务大大简化了扩展、分片、复制和维护的运营难题。它们旨在实现高可用性和弹性，根据负载自动扩展资源。尽管它们引入了供应商依赖性，并且与在基础虚拟机上自托管相比可能带来更高的直接成本，但对于生产系统而言，运营开销和工程投入的减少是可观的。衡量控制、成本和运营便捷性之间的权衡很要紧。

4. 索引优化与配置： 无论采用何种扩展方法，调整向量索引本身都非常要紧。不同的索引类型（例如 HNSW、IVF、DiskANN）在查询速度、索引速度、内存使用和召回准确性方面具有不同的性能特点。

   • HNSW (分层可导航小世界)： 通常提供出色的查询速度和召回率，但会占用大量 RAM，并且构建时间较慢。像 ef_construction（质量/构建时间权衡）和 M（每个节点的邻居数量）这样要紧的参数 (parameter)会影响性能。查询时参数如 ef_search 控制搜索深度（速度与准确性权衡）。
   • IVF (倒排文件索引)： 通常比 HNSW 使用更少的 RAM，特别是对于非常大的数据集，它通过聚类向量并仅搜索相关聚类来实现。需要调整 nlist（聚类数量）和 nprobe（查询时搜索的聚类数量）。较低的 nprobe 速度更快，但可能会降低召回率。
   • 权衡： 选择和调整索引涉及平衡查询延迟、召回率、摄入速度和资源消耗（特别是 RAM）。通常需要进行实验。

   示意图展示了 IVF nprobe 参数、查询延迟和召回率之间的关系。增加 nprobe 通常能提高召回率，但会增加延迟。实际值在很大程度上受数据集、硬件和特定向量数据库实现的影响。

优化检索管线

扩展不仅仅关乎向量 (vector)存储；接收查询、检索文档并为 LLM 准备文档的整个过程都需要优化。

1. 缓存： 部署缓存层以避免重复计算和向量存储查找。

   • 查询缓存： 对相同或非常相似的传入查询，缓存最终检索到的文档列表。如有必要，可使用语义缓存技术来匹配含义相似的查询。
   • 文档缓存： 将常用文档块缓存到更快的内存存储（如 Redis 或 Memcached）中，以避免从主文档存储甚至向量存储的负载存储中提取它们。
   • 失效策略： 当底层文档更新或删除时，定义明确的缓存失效策略。

2. 异步处理和批处理： 设计您的检索服务以异步处理请求。这能防止单个慢速请求阻塞其他请求，并提高整体吞吐量 (throughput)。在可能的情况下，在发送到向量存储之前将多个查询一起批处理，因为许多向量数据库处理批次比处理单个查询更高效。LangChain 的 RunnableParallel 和异步方法（ainvoke、abatch、astream）有助于实现这一点。

3. 负载均衡： 在负载均衡器（例如 Nginx、HAProxy 或云服务商负载均衡器）后部署检索服务（与向量存储交互并执行任何预处理/后处理的应用层）的多个实例。这可以分配流量并提高容错能力。

4. 大规模高级检索策略： 简单的向量相似性搜索可能不足以应对大型复杂数据集获得最佳相关性。

   • 多阶段检索： 采用级联方法。首先，使用快速的 L1 检索方法（如低 k 值或低 nprobe 的向量搜索）来获取更大的候选集（例如，前 100 个文档）。然后，使用计算成本更高但更准确的 L2 重排序模型（例如，交叉编码器或更小、更专业的 LLM）对候选集中的文档重新评分并选择最终的前 k 个文档。这平衡了速度和相关性。
   • 扩展混合搜索： 结合密集（向量）和稀疏（关键词，例如 BM25）检索通常能提高相关性。扩展此功能涉及高效管理和查询两种独立的索引类型，或使用原生支持混合搜索的向量数据库。结合结果需要一套策略来合并和加权来自不同系统的分数。
   • 高效元数据筛选： 随着数据集的增长，按元数据（例如日期、作者、来源）进行筛选对于相关性和性能变得必不可少。确保您的向量存储提供高效的预筛选或后筛选功能。预筛选（向量搜索仅考虑匹配筛选条件的文档）在大规模场景下通常比检索大量向量后再进行筛选要快得多。检查您所选向量数据库中筛选功能的性能特性。

扩展数据摄入与同步

生产系统经常处理不断变化的数据。摄入管线必须使向量 (vector)存储与源数据保持同步，而不干扰查询性能。

1. 批处理和并行摄入： 不要逐个索引文档，而应分批处理。在多个工作器或机器上并行进行下载、解析、分块、嵌入 (embedding)生成和索引。Ray、Spark 或云特定的批处理服务等框架可以管理这一点。
2. 增量更新： 设计高效的更新机制，以避免重新索引未更改的内容，这会浪费计算资源并增加延迟。LangChain 的索引 API（使用 RecordManager）提供了一种标准方法来管理文档同步。它跟踪内容哈希值以确定向量存储中哪些文档需要写入、更新或删除，从而确保索引与源保持一致，而无需完全重新摄入。
3. 解耦索引： 将摄入管线与实时查询服务系统分离。使用蓝绿索引部署等技术：在后台用更新的数据构建新索引版本，验证它，然后原子性地将查询流量切换到新索引。这确保查询始终由一致、完整的索引提供服务。
4. 监控摄入： 跟踪摄入吞吐量 (throughput)、延迟和错误率。监控源数据变化及其在索引中反映的延迟（复制延迟或索引延迟）。

扩展数据检索系统是一个持续的流程，涉及周密的架构选择、性能调优和监控。通过应用分片、索引优化、缓存、多阶段检索和高效数据同步等技术，您可以在 LangChain 应用中构建 RAG 管线，使其在数据量和用户流量大幅增长时依然保持高性能和成本效益。