趋近智
大规模分布式检索增强生成
章节 1: 可扩展RAG架构核心要素
RAG核心组件的审视
识别 RAG 扩展中的瓶颈和局限
分布式系统原则在RAG中的应用
分布式RAG系统的架构模式
大规模RAG系统评估指标
高可用性与容错性设计
分布式RAG中的数据一致性模型
章节 2: 高级分布式检索策略
规模化向量搜索：分片、复制与索引
分布式稠密检索：实现与优化
大规模混合检索：整合密集与稀疏检索器
分布式环境中的图检索
多向量与ColBERT式架构应对大规模应用
分布式配置中的进阶重排管线
大规模数据摄取的近实时索引
动手实践：实现分片向量索引
章节 3: 优化分布式RAG中的大语言模型
高效LLM服务架构
领域专用RAG的参数高效微调
LLM部署的量化与剪枝技术
处理大规模检索数据集时的长上下文
大规模减少幻觉的策略
多LLM RAG架构与智能路由
动手实践：为特定任务RAG微调LLM
章节 4: 规模化数据摄入与处理管道
分布式数据摄取框架
可伸缩文档分块与预处理方法
分布式嵌入生成与管理
变更数据捕获用于实时RAG更新
规模化向量数据库管理与优化
分布式RAG系统中的数据治理与血缘
动手实践: 构建可伸缩数据摄取管道
章节 5: 大规模 RAG 的编排与运行
使用 Airflow 或 Kubeflow 进行工作流编排
RAG 组件的微服务设计模式
RAG 部署的容器化与 Kubernetes 应用
分布式RAG系统的高级监控、日志记录与告警
RAG 系统的 CI/CD 流水线
RAG系统的A/B测试和实验框架
云端RAG的成本优化策略
动手实践：在Kubernetes上部署RAG并进行监控
章节 6: 高级 RAG 架构与技术
多跳与迭代式RAG的规模化应用
代理型RAG系统与分布式工具应用
分布式环境中知识图谱增强型RAG
自校正和自提升的RAG系统
处理高动态和流式数据源
大规模RAG部署中的安全考量
规模化跨语言与多模态RAG
实践：设计多阶段RAG系统
章节 7: 分布式RAG的性能调优与基准测试
找出RAG组件中的性能瓶颈
延迟与吞吐量优化技术
RAG 组件的负载均衡策略
不同系统层的缓存机制
分布式RAG的基准测试：指标与工具
RAG 系统的压力测试与容量规划
分布式环境中的性能分析与调试
实践：优化分布式RAG系统以达到最佳性能
大规模数据摄取的近实时索引
这部分内容有帮助吗？
- Kafka: a Distributed Messaging System for Log Processing, Jay Kreps, Neha Narkhede, Jun Rao, 2011 Proceedings of the 6th International Workshop on Networking Meets Databases and Big Data (NetDB) (ACM) DOI: 10.1145/2071286.2071287 - 解释了Apache Kafka作为流式摄取管道中高吞吐量、持久消息队列的设计。
- Apache Flink: Stream and Batch Processing in a Single Engine, Paris Carbone, Asterios Katsifodimos, Stephan Ewen, Volkan Özçelik, Kostas Tzoumas, Daniel Warneke, 2015 Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (ACM) DOI: 10.1145/2723372.2749454 - 详细介绍了Apache Flink的流处理架构，适用于NRT索引中的微批处理。
- Milvus: A Distributed Vector Database for Scalable Similarity Search, Bo Zhang, Xiaoxuan Ren, Xiaomeng Huang, Huadong Fang, Deng Cai, Xiaoguang Li, Shengjun Huang, Bo Yang, Yanrui Huang, Yuhao Li, Tao Chen, Zhiying Wang, 2021 Proceedings of the VLDB Endowment, Volume 14, Issue 12, Vol. 14 (VLDB Endowment) DOI: 10.14778/3476249.3476269 - 描述了分布式向量数据库的架构，展示了此类系统如何管理可扩展的相似性搜索和NRT更新。
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey, Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Meng Wang, Haofen Wang, 2023 arXiv preprint arXiv:2312.10997 DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997 - 对检索增强生成进行了综述，涵盖了数据新鲜度等实际挑战和系统设计。
- Eventually Consistent, Werner Vogels, 2008 ACM Queue, Vol. 6 (ACM) DOI: 10.1145/1466443.1466448 - 讨论了分布式系统中的最终一致性模型，这是NRT索引中常见的权衡。