为构建能满足企业级需求的RAG系统,我们必须以分布式计算的既有原则为设计依据。这些原则并非抽象理论,而是实用指南,它们应对了任何大型系统(包括RAG)固有的规模、故障和并发问题。周全地应用这些原则,有助于构建在生产环境中表现出色、具备恢复能力且易于维护的RAG系统,从而克服单节点设计的固有局限性。可伸缩性:应对变化的需求分布式RAG系统的可伸缩性,指其在负载增加(无论是更多数据、更多用户还是更复杂查询)时保持性能的能力。这通常通过横向扩容(增加机器/节点)而非仅纵向扩容(增加单机资源)来实现。组件级伸缩:RAG系统的每个主要组件——检索器、数据摄入管道和生成器(LLM)——都有独特的扩容要求。检索:向量数据库是大多数RAG检索器的核心,必须扩容以适应大量嵌入和高查询吞吐量。这通常涉及将索引分片到多个节点,并复制分片以实现读取扩展和容错。查询路由器将传入的搜索请求分发到相应的分片。生成:LLM推理计算密集。扩容生成组件涉及部署多个LLM实例,通常由服务框架(如vLLM或TGI)管理,并置于负载均衡器之后。请求批处理可以进一步提升吞吐量。数据摄入:处理和嵌入大型文档语料库需要可伸缩的管道。Apache Spark或分布式任务队列等工具可以并行化文档获取、分块、嵌入生成以及写入向量数据库的过程。分区:数据分区是基本做法。对于检索,这意味着对向量索引进行分片。每个分片包含总嵌入量的一个子集。查询可以广播到所有分片(如果元数据允许,也可以路由到特定分片),然后聚合结果。支持检索到的片段的文档存储也可以进行分区。无状态性:尽可能将服务设计为无状态,大大简化了扩展。无状态服务在请求之间不存储任何客户端会话数据。这意味着服务的任何实例都可以处理任何请求,使得负载均衡和向外扩展变得简单。对于RAG,编排器和LLM服务终端通常被设计为无状态服务。状态本身(例如向量索引、文档内容)则驻留在专用的有状态数据存储中。可用性和容错性:构建有恢复能力的系统生产RAG系统即使在部分组件出现故障时也必须保持运行。这是可用性和容错的重点。冗余:核心组件应具备冗余实例。如果LLM服务器的一个实例出现故障,流量可以路由到正常运行的实例。向量数据库分片通常会被复制,因此如果托管主分片的节点出现故障,副本可以接管。digraph G { rankdir=LR; splines=ortho; node [shape=box, style="rounded,filled", fillcolor="#e9ecef", fontname="Arial"]; edge [fontname="Arial", fontsize=10]; UserQuery [label="用户查询", shape=ellipse, fillcolor="#a5d8ff"]; LB [label="负载均衡器", fillcolor="#ced4da"]; ServiceA1 [label="服务A\n(实例 1)", fillcolor="#748ffc"]; ServiceA2 [label="服务A\n(实例 2 - 副本)", fillcolor="#748ffc"]; ServiceA3 [label="服务A\n(实例 3 - 副本)", fillcolor="#748ffc"]; UserQuery -> LB; LB -> ServiceA1; LB -> ServiceA2; LB -> ServiceA3 [style=dashed, label="故障转移/负载"]; ServiceA1 -> ServiceA2 [style=invis]; ServiceA2 -> ServiceA3 [style=invis]; }负载均衡器将请求分发到服务的多个冗余实例,提升可用性。故障转移机制:自动故障转移流程非常必要。例如,如果主向量索引分片无响应,系统应自动将查询重定向到其副本。这通常涉及健康检查和监控系统。断路器:在微服务架构中,一个服务通常会调用其他服务。如果下游服务(例如,特定的LLM终端)运行缓慢或出现故障,重复的请求可能会使其过载或导致级联故障。断路器模式会监控对服务的调用。如果故障超出阈值,断路器会“打开”,并在一段时间内快速使后续调用失败(或路由到备用),从而使出现问题的服务得以恢复。超时后,断路器允许少量测试请求通过。如果这些请求成功,断路器会“关闭”,恢复正常操作。这可以防止RAG管道某一部分的局部故障(例如,一个行为异常的重排序模型)导致整个系统瘫痪。幂等性:操作,特别是在数据管道中,应具有幂等性。幂等操作可以执行多次,其效果与执行一次相同。例如,如果文档分块和嵌入任务中途失败并重试,则不应在向量数据库中导致重复条目或不一致的状态。数据一致性:管理数据时效性和准确性分布式系统中的一致性指数据在多个副本或节点之间保持相同。在RAG中,这主要涉及用于检索的文档索引的时效性。最终一致性:许多分布式数据库(包括向量数据库)选择写操作的最终一致性,以实现更高的可用性和分区容忍度。这意味着当新文档添加或现有文档更新时,这些更改最终会传播到所有副本,但可能会有短暂的时间窗口,在此期间不同副本(以及因此产生的不同RAG查询)可能会看到略微不同的数据版本。对RAG的影响:对于RAG系统,最终一致性通常是可接受的权衡。新文档在搜索结果中出现略微延迟,或者在几秒或几分钟内检索到旧版本,对于许多应用来说通常不是问题。然而,对于需要接近实时更新的用例(例如,基于突发新闻或快速变化库存的RAG),需要仔细考量和配置底层数据存储的允许一致性延迟。CAP定理:CAP定理指出分布式数据存储只能提供以下三种保障中的两种:一致性、可用性和分区容忍度。{ "data": [ { "x": [0], "y": [1], "type": "scatter", "mode": "markers", "marker": { "color": "#1c7ed6", "size": 100, "opacity": 0 } }, { "x": [1], "y": [0], "type": "scatter", "mode": "markers", "marker": { "color": "#40c057", "size": 100, "opacity": 0 } }, { "x": [-0.05], "y": [0.05], "type": "scatter", "mode": "markers", "marker": { "color": "#f76707", "size": 100, "opacity": 0 } } ], "layout": { "title": "分布式系统中CAP定理的权衡", "xaxis": { "title": "选择1" }, "yaxis": { "title": "选择2" }, "annotations": [ { "x": 0.5, "y": 1.5, "text": "CP (一致性, 分区容错性)", "showarrow": false, "font": { "color": "#495057" } }, { "x": 1.5, "y": 0.5, "text": "AP (可用性, 分区容错性)", "showarrow": false, "font": { "color": "#495057" } }, { "x": -0.5, "y": 0.5, "text": "CA (一致性, 可用性) - 在广域网中少见", "showarrow": false, "font": { "color": "#adb5bd" } } ], "shapes": [ { "type": "circle", "xref": "x", "yref": "y", "x0": -1, "y0": -1, "x1": 1, "y1": 1, "opacity": 0.2, "fillcolor": "#1c7ed6", "line": { "color": "#1c7ed6" } }, { "type": "circle", "xref": "x", "yref": "y", "x0": 0, "y0": 0, "x1": 2, "y1": 2, "opacity": 0.2, "fillcolor": "#40c057", "line": { "color": "#40c057" } }, { "type": "circle", "xref": "x", "yref": "y", "x0": -1, "y0": 0, "x1": 1, "y1": 2, "opacity": 0.2, "fillcolor": "#f76707", "line": { "color": "#f76707" } } ], "showlegend": false, "width": 500, "height": 400, "margin": { "l":50, "r":50, "t":80, "b":50} } }CAP定理说明当网络分区不可避免时,系统通常会在优先考虑一致性(CP)或可用性(AP)之间做出选择。 大多数大型分布式RAG系统,特别是其检索后端,通过采用最终一致性,倾向于AP(可用性和分区容忍度)。因网络分区而失去回答查询的能力(可用性)通常比可能提供略微过时的数据更不可取。读写一致性:某些系统提供会话级一致性,例如“读写一致性”,即用户提交数据后会立即看到自己的更新,即使其他用户体验的是最终一致性。这对于用户修改底层文档的交互式RAG应用来说非常重要。性能:优化延迟和吞吐量分布式RAG系统中的性能通过延迟(查询应答的速度)和吞吐量(单位时间内能处理的查询数量)来衡量。缓存:酌情积极缓存频繁的查询、检索到的文档块、中间LLM提示,甚至完整的LLM响应。缓存可以在多个层面实现:客户端、API网关或单个服务内部。例如,缓存热门文档嵌入或对向量存储进行高成本子查询的结果,可以显著降低检索延迟。负载均衡:智能地将传入请求分配到可用的服务实例(检索器、LLM服务器),以防止任何单个实例成为瓶颈。存在多种策略,从简单的轮询到更复杂的负载感知算法。异步处理:RAG交互并非所有部分都需要同步进行。例如,如果RAG系统涉及总结长对话,最终的总结步骤可能在用户收到初始的、更快的响应后异步执行。批量数据摄入和嵌入生成几乎总是异步后台过程。连接池:有效管理到数据库和其他服务的连接很重要。连接池复用现有连接,减少了为每个请求建立新连接的开销。可管理性和可观测性随着RAG系统变得分布式且复杂,理解其行为和诊断问题变得有挑战性。日志记录:所有组件的全面、结构化日志记录非常必要。日志应包含关联ID,以便跟踪单个用户请求流经多个服务的过程。监控:收集每个服务的延迟、吞吐量、错误率和资源利用率(CPU、内存、网络I/O)指标。基于这些指标的仪表板和告警有助于主动识别性能下降或故障。分布式追踪:Jaeger或Zipkin等工具可以可视化请求流经不同微服务的完整生命周期。这对于在复杂分布式RAG管道中定位瓶颈或错误源非常有用。例如,追踪可能会显示某个特定查询速度慢是因为向量数据库的一个分片响应迟缓,或者一个LLM调用耗时超出预期。通过掌握这些分布式系统原则,您将从构建RAG原型转向设计生产级系统。强调哪些原则以及如何实现它们的选择,将取决于您的RAG应用的具体需求,包括其规模、性能目标和对数据陈旧的容忍度。后续章节将介绍体现这些原则的大规模RAG的具体架构模式和技术。