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
RAG 系统的 CI/CD 流水线
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- Introducing MLOps, Mark Treveil, Jonas Krüger, Kenji Kawaguchi, Michael Stroh, Andy Cross, Peter Mosely, 2020 (O'Reilly Media) - 涵盖 MLOps 原则、实践和工具，用于构建、部署和管理机器学习系统，包括 RAG 的 CI/CD。
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): A Survey, Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Meng Wang, Haofen Wang, 2024 arXiv preprint arXiv:2312.10997 DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997 - 全面回顾 RAG 系统、其架构以及 CI/CD 有助于解决的运营和评估挑战。
- GitOps: Automated Operations for Kubernetes, Alex Soto, Jason van Zyl, 2020 (O'Reilly Media) - 阐述 GitOps 原则，用于自动化 Kubernetes 操作，适用于部署和管理基于微服务的 RAG 系统。