具体的架构模式对于设计大规模分布式检索增强生成（RAG）系统非常重要。设计一个大规模的分布式RAG系统需要慎重选择如何分解系统、分配数据和计算，以及管理各组件之间的协作。没有一个放之四海而皆准的方案；最佳架构很大程度上取决于具体要求，如数据量、查询吞吐量 (throughput)、延迟目标、更新频率和成本限制。
本节阐述了几种既定的架构模式，可用于构建可扩展、有弹性和高性能的分布式RAG系统。这些模式通常解决了整体式或简单扩展的RAG实现中发现的特定瓶颈，并且可以经常组合起来形成全面的方案。
1. 横向扩展的无状态服务（微服务）
构建可扩展应用的一个基本模式是将系统分解为一组小型、独立、无状态的服务。在RAG的背景下，这意味着将管道（查询理解、检索、重新排序、提示构建、生成、后处理）分解为单独的微服务。然后，每个服务都可以通过在负载均衡器后部署多个实例来进行横向扩展。
-
应用于RAG:
- 一个
EmbeddingService可以处理摄取和查询的文本嵌入 (embedding)。
- 一个
RetrievalService可以管理与向量 (vector)数据库的交互并执行初始文档获取。
- 一个
ReRankingService可以应用更复杂的模型来优化搜索结果。
- 一个
GenerationService将与LLM接口以生成最终答案。
- 一个
IngestionService可以管理数据处理管道。
-
优势:
- 独立扩展性：每个组件（例如，检索、生成）都可以根据其特定负载进行扩展。如果生成是瓶颈，则可以仅扩展
GenerationService。
- 故障隔离：一个服务中的问题不太可能导致整个系统崩溃。
- 技术多样性：不同的服务可以使用最适合的技术或编程语言实现。
- 独立部署：服务可以独立更新和部署，从而加快迭代周期。
-
考量:
- 复杂性增加：管理多个服务会增加部署、监控、服务发现和跨服务通信方面的开销。
- 网络延迟：服务之间的调用会增加网络延迟。仔细的API设计和共置策略很重要。
- 分布式追踪：对于跨服务边界的调试和性能分析很重要。
RAG的典型微服务架构，其中用户请求通过负载均衡器和API网关路由到可独立扩展的检索和生成服务。
2. 用于检索的分片数据和计算
检索组件，特别是向量 (vector)索引，随着文档库的增长经常成为瓶颈。分片涉及将索引（以及可能还有文档存储）划分到多个节点。每个分片都包含一部分数据，并拥有自己的计算资源来搜索其本地分区。
-
应用于RAG:
- 向量索引根据文档ID或其他标准进行分片。
- 查询路由器服务（或检索服务中的逻辑）决定查询哪些分片。这可以是分散-聚合方法（查询所有分片并合并结果）或有针对性的方法（如果元数据允许路由到特定分片）。
-
优势:
- 海量索引的可扩展性：允许索引增长远超单台机器的容量。
- 改进查询延迟：跨分片并行搜索可以减少延迟。对特定分片的定向查询可以非常快。
- 更高的吞吐量 (throughput)：将查询负载分配到多个节点。
-
考量:
- 分片管理：添加、移除或重新平衡分片可能很复杂。
- 分散-聚合开销：查询所有分片会引入网络开销和扇出/扇入延迟。聚合来自多个分片的结果需要严谨的逻辑。
- 数据分配策略：糟糕的分片策略可能导致热点分片（某些分片接收不成比例的更多负载）。
- 一致性：在更新期间确保跨分片一致性可能具有挑战性。
分片检索架构。一个传入的查询被路由到多个分片，每个分片搜索索引的一个分区。结果随后被聚合。
3. 摄取和嵌入 (embedding)的数据并行
文档的初始处理（加载、清洗、分块和嵌入生成）通常是批处理密集型工作。Apache Spark、Dask或Ray等分布式数据处理框架可用于在机器集群中并行化这些任务。
-
应用于RAG:
- 大量文档被分割成多个分区。
- 多个工作节点并行处理这些分区：每个工作节点对文档进行分块并生成嵌入。
- 生成的嵌入和处理后的文本随后被加载到分布式向量 (vector)数据库和文档存储中。
-
优势:
- 摄取高吞吐量 (throughput)：显著加速大型数据集的处理。
- 数据量可扩展性：可以处理TB或PB级的原始文档。
- 容错性：Spark等框架为长时间运行的批处理作业提供容错性。
-
考量:
- 批处理延迟：尽管吞吐量很高，但对于非常大的批次，处理新文档的端到端延迟可能需要数分钟或数小时，具体取决于设置。此模式非常适合初始批量加载或定期大型更新。
- 资源需求：分布式处理集群可能资源密集。
- 与实时更新的集成：如果新鲜数据很重要，需要辅以接近实时的更新机制（例如，流式摄取）。
并行数据摄取和嵌入生成。大型数据集在加载到向量数据库之前，会被分配到多个工作器进行处理。
4. 分层缓存策略
缓存是提高性能和减轻后端系统负载的基本技术。在分布式RAG中，缓存可以应用于多个层面：
-
应用于RAG:
- 边缘缓存/CDN：缓存相同或非常热门查询的完整RAG响应，特别是当响应在一段时间内是静态或半静态时。
- 查询-响应缓存：缓存给定查询的最终生成响应，以查询本身（或规范表示）为键。
- 检索文档缓存：缓存经常检索的文档内容，以避免从主文档存储中重复获取。
- 嵌入 (embedding)缓存：如果嵌入生成计算量大或涉及外部调用，则缓存常见查询词或文档块的嵌入。
- LLM提示/响应缓存：缓存相同提示的LLM完成结果（如果上下文 (context)和LLM参数 (parameter)相同）。
-
优势:
- 延迟降低：从缓存提供响应或中间数据比重新计算或重新获取快得多。
- 后端系统负载降低：减少对LLM等昂贵组件或密集型数据库查询的调用。
- 成本节省：LLM API调用减少或检索计算量降低可以带来显著的成本降低。
-
考量:
- 缓存失效：这是一个难题。决定何时以及如何使过期缓存条目失效至关重要，特别是在底层数据频繁更新的情况下。
- 缓存一致性：在分布式缓存中，确保所有节点看到一致的视图可能很复杂。
- 缓存大小和淘汰策略：确定合适的缓存大小和淘汰策略（LRU、LFU等）需要仔细调整。
- 缓存命中率：缓存的有效性很大程度上取决于工作负载模式和实现良好的命中率。
RAG系统中的分层缓存。缓存在边缘、检索数据存储之前和LLM之前设置，以快速服务频繁请求并减少后端负载。
5. 使用队列的异步处理
对于不需要立即同步响应的任务，或者为了解耦服务并平滑突发工作负载，消息队列（例如，Apache Kafka、RabbitMQ、AWS SQS）非常有用。
-
应用于RAG:
- 异步摄取：新文档被提交到一个队列，工作进程按照自己的节奏拾取它们进行嵌入 (embedding)和索引。
- 批量RAG查询：用户提交可以离线处理的查询，结果稍后交付（例如，通过通知或回调）。
- 解耦耗时步骤：如果RAG管道的某个部分特别慢（例如，复杂的重新排序步骤或非常大的LLM生成），可以将其异步化。用户可能会获得一个初始的快速响应（可能来自更简单的模型或仅是检索），并在完整、详细的响应准备好时收到通知。
-
优势:
- 系统弹性提高：如果下游服务暂时不可用，任务会保留在队列中，稍后可以处理。
- 负载均衡：队列吸收请求高峰，防止处理服务过载。
- 服务解耦：任务的生产者和消费者不需要直接了解彼此，简化了系统演进。
- 消费者可扩展性：从队列消费的工作池可以独立扩展。
-
考量:
- 最终用户延迟增加（对于异步化的同步路径）：如果一个面向用户的同步请求通过队列，它本质上会增加延迟。此模式通常更适合后台任务。
- 队列管理：监控队列深度、消息处理速率和处理死信队列会增加操作开销。
- 精确一次处理：确保消息只被精确处理一次可能很复杂，需要幂等消费者或分布式事务机制。
异步RAG处理。任务被提交到消息队列并由一个工作池处理，将请求提交与实际处理解耦。
6. LLM推理 (inference)端点复制
大型语言模型（LLM）生成步骤通常是RAG系统中计算量最大且对延迟最敏感的部分。为了处理并发请求并提供高可用性，LLM推理通常通过部署在负载均衡器后的多个复制模型实例来提供服务。
-
应用于RAG:
- LLM的多个实例（例如，使用vLLM、TensorRT-LLM或Hugging Face Text Generation Inference等服务框架）被部署，通常在GPU加速硬件上。
- 负载均衡器将来自RAG系统核心逻辑的传入生成请求分配到这些LLM实例。
-
优势:
- 高可用性：如果一个LLM实例出现故障，其他实例可以继续处理请求。
- 可扩展吞吐量 (throughput)：更多实例可以处理更多并发生成请求。
- 优化服务：专门的LLM服务框架提供诸如连续批处理和量化 (quantization)等优化，以获得更好的性能。
-
考量:
- 成本：GPU价格昂贵，因此扩展LLM推理可能是主要的成本因素。高效利用（例如，通过批处理、模型量化）很重要。
- 模型一致性：如果使用多个不同的LLM模型或版本，可能需要路由逻辑来适当地引导请求。
- 冷启动：将大型模型加载到GPU内存可能需要时间。管理热实例或最小化冷启动的策略是必要的。
复制的LLM推理。RAG系统将生成请求发送到负载均衡器，负载均衡器将其分配到多个LLM服务实例，以实现可扩展性和高可用性。
模式组合
认识到这些架构模式并非相互排斥很重要。有效的大规模分布式RAG系统通常会组合使用其中几种模式。例如：
- 分片检索系统（模式2）的每个分片可能实现为横向扩展的微服务（模式1）。
- 数据摄取几乎肯定会使用数据并行（模式3），并且可能会将数据馈送到异步处理队列（模式5）进行索引。
- 所有服务都将受益于分层缓存（模式4）。
- 生成组件将始终使用复制的LLM推理 (inference)端点（模式6），并且是更广泛的微服务架构（模式1）的一部分。
模式的选择和组合取决于对系统特定瓶颈、性能要求和操作限制的全面分析。接下来，我们将讨论评估这些系统的指标，这有助于指导这些架构决策并确定优化方向。
