随着你的RAG系统摄取和处理大量文档，为这些数据生成高质量的嵌入 (embedding)成为一个重要的工程难题。在处理数TB或数PB文本时，简单地遍历文档并调用嵌入模型将不足够。大规模生产和管理嵌入的架构、方法和操作方面的考量得到阐述，以确保你的检索系统拥有丰富且实时的语义索引可供使用。
核心工作是将文本数据（或其它模态，尽管这里我们主要关注文本）转换为密集的向量 (vector)表示。这些嵌入捕捉输入内容的语义信息，允许进行远超关键词匹配的相似性搜索。在大规模情境下，这不仅仅涉及嵌入模型本身；还需要一个强大的数据处理流程。
大规模嵌入 (embedding)生成中的难题
在设计解决方案之前，理解固有的难题是必不可少的：
- 计算成本： 嵌入模型，特别是最先进的基于Transformer的模型，是计算密集型的。处理数百万或数十亿文档需要大量的CPU或更常见的GPU资源。
- 吞吐量 (throughput)要求： 对于需要及时处理快速变化数据的系统，嵌入流水线必须快速处理新的和更新的文档。这意味着高吞吐量是必不可少的。
- 数据量与I/O： 读取大量源数据以及写入可能更大的嵌入数据量（向量 (vector)+元数据）可能会使I/O子系统和网络带宽紧张。
- 模型管理： 在分布式工作节点群中部署、版本控制和高效使用嵌入模型需要仔细规划。如何确保所有工作节点使用正确的模型版本？如何在不造成显著停机的情况下更新模型？
- 容错与重试： 在任何分布式系统中，故障都是不可避免的。嵌入流水线必须有弹性，能够重试失败的任务，并避免数据丢失或损坏。
- 成本效益： GPU实例和大型计算集群可能很昂贵。优化资源利用对于控制运营成本十分重要。
- 数据异构性： 源文档在大小、结构和质量上可能存在明显差异。流水线需要妥善处理这种差异性。
分布式嵌入 (embedding)生成的架构
为应对这些难题，分布式计算框架不可或缺。架构的选择通常取决于你是执行历史语料库的首次批量嵌入，还是持续嵌入新的和更新的数据。
使用分布式处理框架进行批量嵌入 (embedding)
对于向量 (vector)数据库的初始填充或定期大规模重新嵌入，Apache Spark 或 Apache Flink 等批处理框架很适合。
- Apache Spark： Spark 在集群中分发数据处理的能力使其成为自然的适用选择。
- 数据分区： 源文档（例如，来自HDFS、S3或分布式数据库）被读入弹性分布式数据集（RDDs）或数据帧（DataFrames），并跨工作节点进行分区。
- 并行转换： 嵌入函数（使用预训练 (pre-training)模型）被并行应用于每个分区。像
mapPartitions 这样的操作非常高效，因为它们允许每个分区（如果管理得当，甚至每个执行器）只初始化一次嵌入模型，而不是每个文档初始化一次，从而摊销了模型加载成本。
- 模型分发： 如果嵌入模型合理地小，可以广播到工作节点。对于更大的模型，工作节点可以从共享模型存储库（如S3存储桶或专用模型服务器）拉取它们，或者模型可以集成到工作节点环境中。
- 资源管理： Spark 与 YARN 或 Kubernetes 等资源管理器集成，允许动态分配CPU、GPU和内存资源。
- 输出： 嵌入及其对应的文档ID和任何相关元数据通常写入中间分布式文件系统（例如，S3上的Parquet文件），然后再加载到向量数据库。此暂存步骤提供了弹性，并允许更轻松地回填或重新处理。
使用 Apache Spark 进行批量嵌入生成的简化流程。执行器并行处理数据分区，按需获取嵌入模型，并将结果写入中间存储。
- Apache Flink： 类似于 Spark，Flink 也可以执行大规模批处理。如果嵌入过程涉及需要跨文档或文档组维护状态的复杂预处理逻辑，Flink 在有状态计算方面的优势可能很有用。
流式嵌入 (embedding)实现持续更新
当你的RAG系统需要准实时地整合新的或修改过的数据时，流处理方法更合适。变更数据捕获（CDC）机制（稍后讨论）会从这里输入到嵌入流水线。
- Apache Kafka + Spark Streaming / Flink：
- 数据摄取： Apache Kafka 这样的消息队列充当入口点。文档更改（创建、更新）作为消息发布到 Kafka 主题。
- 流处理： Spark Streaming 或 Flink 以微批次或连续流的方式消费这些消息。
- 嵌入生成： 每个传入文档（或块）都由嵌入模型处理。对于低延迟要求，确保模型预加载到流处理工作节点上，并且处理针对单项或小批量推理 (inference)进行优化是很重要的。
- 状态管理： 特别是 Flink，提供状态管理功能，这在嵌入之前可用于流中的重复数据删除或跟踪文档版本。
- 输出： 嵌入直接写入向量 (vector)数据库，并可能写入元数据存储。
批处理和流处理的选择并非总是相互排斥的。一种常见模式是使用批处理方法执行首次批量嵌入，然后使用流处理流水线进行持续更新。
分布式嵌入 (embedding)的运营方面
关于框架的选择，有几个运营方面对于成功的分布式嵌入系统非常重要。
嵌入 (embedding)模型服务与利用
分布式工作节点访问嵌入模型的方式对性能和可管理性有很大影响：
- 本地模型副本： 每个工作节点（例如，Spark 执行器，Flink TaskManager 插槽）将模型自己的副本加载到内存中（CPU或GPU）。这对于较小的模型来说很简单，但如果涉及大量工作节点，则可能导致大型模型的高内存开销。高效的模型加载（例如，从共享只读文件系统或与工作节点环境预打包）是必不可少的。
- 专用模型推理 (inference)服务： 对于超大型模型或集中模型管理，工作节点可以向单独的模型推理服务器集群发起RPC调用（例如，gRPC，REST API）（例如，NVIDIA Triton Inference Server，TensorFlow Serving，或自定义Flask/FastAPI服务）。
- 优点： 集中式模型更新，通过在推理服务器处批量处理请求，可能更好地利用GPU。
- 缺点： 网络延迟，推理服务的潜在瓶颈，系统复杂性增加。
- 当使用推理服务时，请密切关注从Spark/Flink工作节点到模型服务器的客户端请求的批量处理。为每个文档块发送单独的请求可能会因网络开销和模型服务器批处理能力的未充分利用而效率低下。相反，工作节点应该累积一批块（例如，32、64或更多，取决于块大小和模型服务器容量），并将其作为单个请求发送。
GPU资源管理
如果使用GPU进行嵌入 (embedding)（对于Transformer模型的性能而言，这强烈建议）：
- 框架集成： 确保所选的分布式框架（Spark、Flink）配置为GPU感知。这包括将任务正确调度到配备GPU的节点上，并为每个任务隔离GPU资源。使用GPU设备插件的Kubernetes是管理此问题的一种常见方式。
- 批量大小： 通过批量处理数据来最大化GPU利用率。最佳批量大小取决于模型、GPU内存和块大小。
- 混合精度： 自动混合精度（AMP）等技术通过对某些操作使用FP16，可以在嵌入质量几乎不受损失的情况下提供大幅加速。
高效数据处理
- 分块： 如前一节“可扩展文档分块和预处理策略”所述，有效的分块是先决条件。分布式嵌入 (embedding)流水线通常对这些预处理的块进行操作。
- 序列化/反序列化： 将数据序列化发送给工作节点和反序列化结果的开销可能很大。使用高效的序列化格式（例如，Apache Avro，Protocol Buffers，或优化的Parquet读取）很重要。
- 中间存储： 对于批处理作业，在将嵌入摄入向量 (vector)数据库之前，将其写入分布式文件系统（S3，HDFS）上的Parquet等中间格式具有多个优点：
- 解耦： 将计算密集型嵌入生成与I/O密集型向量数据库摄入分离。
- 弹性： 如果向量数据库摄入失败，可以从中间存储重试，而无需重新生成嵌入。
- 成本： 存储Parquet文件通常比将所有原始数据和嵌入实时保存在昂贵的高性能数据库中更便宜。
- 分析： Parquet文件可以使用Spark SQL或Presto等工具轻松查询，以进行嵌入的分析或质量检查。
管理生成的嵌入 (embedding)
嵌入生成后，其生命周期需要进行管理。这不仅仅是存储它们，还要确保它们保持有用和一致。
嵌入 (embedding)版本控制
嵌入的质量和特性与用于生成它们的模型和预处理步骤相关联。如果你更新嵌入模型或更改分块策略，新嵌入很可能与旧嵌入不兼容或不可比较。这使得版本控制成为必需：
- 为何进行版本控制？
- 模型升级： 切换到新的、改进的嵌入模型。
- 预处理更改： 修改分块、清洗或元数据提取逻辑。
- 错误修复： 纠正嵌入流水线中的错误。
- 实验： 并行测试不同的嵌入策略。
- 版本控制策略：
- 索引/集合命名： 将不同版本的嵌入存储在向量 (vector)数据库中的独立索引或集合中（例如，
docs_v1_embeddings，docs_v2_embeddings）。你的应用程序随后查询相应的版本。
- 元数据标记 (token)： 在与每个向量一起存储的元数据中包含版本标识符。如果你的向量数据库高效支持，这允许按版本过滤。
- 对象存储中的命名空间： 如果使用中间存储，请使用版本化路径（例如，
s3://my-embeddings/v1/data.parquet，s3://my-embeddings/v2/data.parquet）。
- 版本过渡： 从一个版本迁移到另一个版本通常涉及重新嵌入整个相关语料库，这可能是一项重大的工作。分阶段发布（在新版本上测试一部分数据或用户）很常见。
更新和删除嵌入 (embedding)
数据很少是静态的。新文档被添加，现有文档被修改，一些文档被删除。你的嵌入管理策略必须考虑到这一点：
- 与源数据的关联： 每个嵌入必须明确链接到其源文档块，通常通过唯一ID。
- 处理更新： 当源文档更新时，其相应的嵌入必须重新生成，旧的嵌入要么被覆盖，要么在向量 (vector)数据库中标记 (token)为过期。
- 处理删除： 当源文档删除时，其嵌入必须从向量数据库中移除，以防止过期结果。许多向量数据库提供按ID删除操作。
- 与CDC同步： 变更数据捕获系统（跟踪源数据库中的变化）对于及时触发嵌入流水线和向量存储中的这些更新和删除很重要。
一致性考量
在分布式系统中，确保源数据、用于嵌入 (embedding)的文本表示以及生成的向量 (vector)之间的一致性可能很复杂：
- 事实来源： 原始文档存储通常是事实来源。
- 嵌入流水线滞后： 文档更新与嵌入在向量数据库中可用之间总会存在一些滞后。可接受的滞后取决于应用程序对数据新鲜度的要求。
- 原子性： 理想情况下，更新文档及其嵌入将是一个原子操作。这在不同系统（例如，文档数据库和向量数据库）之间很难实现。
- 两阶段提交（2PC）： 对于这种规模来说，通常过于复杂和缓慢。
- Sagas： 可用于管理一系列本地事务，并针对故障采取补偿措施。例如：1. 更新文档。2. 触发嵌入。3. 更新向量数据库。如果步骤3失败，补偿操作可能会将文档标记 (token)为需要重新嵌入。
- 最终一致性： 大多数大型系统选择最终一致性。系统会随着时间变得一致。设计你的应用程序以处理可能短暂的不一致时期。监测和警报过度滞后很重要。
成本管理
生成和存储数十亿嵌入 (embedding)可能成本高昂：
- 计算优化：
- 高效使用GPU（合适的批量大小，如果适用且不造成明显质量损失，可进行模型量化 (quantization)）。
- 如果可能，为批量嵌入作业使用竞价实例，并带有强大的检查点和重试机制。
- 关闭空闲计算资源。
- 存储优化：
- 向量 (vector)数据库可能存储成本高昂。选择合适的索引策略和硬件。一些提供分层存储。
- 嵌入的降维（例如，通过PCA或Matryoshka Representation Learning）可以减少存储并提高查询速度，但可能影响质量。请彻底测试。
- 定期清理旧的、未使用的嵌入版本。
监控分布式嵌入 (embedding)流水线
像任何重要的生产系统一样，你的分布式嵌入流水线需要全面的监控：
- 吞吐量 (throughput)： 单位时间内嵌入的文档/块数量。
- 延迟： 嵌入平均文档/块所需的时间，包括I/O和模型推理 (inference)。从文档创建/更新到嵌入可用的端到端延迟。
- 错误率： 嵌入任务失败的百分比。对错误进行分类（模型错误、I/O错误、资源耗尽）。
- 资源利用率： 分布式工作节点和模型服务器上的CPU、GPU、内存、网络和磁盘I/O使用情况。
- 队列深度（用于流处理）： 监控Kafka主题积压情况，以检测嵌入流水线是否滞后。
- 数据质量： 对嵌入质量实施检查（例如，NaN值、异常值检测、嵌入范数的一致性）。
Prometheus（用于指标）、Grafana（用于仪表板）以及分布式追踪系统（例如，Jaeger、OpenTelemetry）等工具对于观察和调试这些流水线来说是无价的。
大规模生成和管理嵌入是一个复杂的数据工程问题。通过应用分布式计算原则，仔细选择你的工具和架构，并实施管理实践，你可以为你的大规模RAG系统构建一个可靠且高效的嵌入骨干。其对确保检索组件能够访问到知识库中高质量、实时的语义表示非常重要。
