RAG 组件的微服务设计模式

将检索增强生成 (RAG) 系统从原型转变为生产级、大规模部署，需要仔细的架构决策。为此，有效管理各个组件非常重要。采用微服务设计模式提供了一种方法，可以将您的 RAG 系统分解为可管理、可独立部署和可扩展的单元。这与在 Kubernetes 等平台上部署以及建立 MLOps 实践相符。

当 RAG 系统规模扩大时，一体式架构（所有组件都紧密耦合在单个应用程序中）可能会成为一个重大阻碍。此类系统难以高效扩展，因为扩展一部分意味着扩展所有部分。它们还会阻碍独立开发和更新，增加因单个组件问题导致系统范围故障的风险。微服务通过将应用程序分解为更小、自治的服务集合来解决这些问题。

将 RAG 组件识别为微服务

应用微服务模式的第一步是识别 RAG 管道中不同的功能组件。每个组件都可以作为独立的微服务来实现。对于典型的分布式 RAG 系统，这些可能包括：

• 查询预处理服务： 负责查询规范化、拼写纠错、意图识别和查询扩展等任务。此服务确保检索阶段的输入经过优化。
• 检索服务： 这是一个核心组成部分。它可能是一个单一服务，或者可以进一步分解：
  • 一个稠密检索服务，与向量 (vector)数据库（例如 Faiss、Milvus、Weaviate、Pinecone）交互，以查找语义相似的文档。
  • 一个稀疏检索服务，使用 BM25 等传统信息检索技术。
  • 一个混合搜索协调服务，结合稠密和稀疏检索器的结果。 这些服务抽象了第 2 章中讨论的分布式向量搜索、分片和复制的复杂性。
• 重排序服务： 获取初始检索到的文档集，并应用更复杂的、通常计算密集型的模型（例如交叉编码器）来提升相关性排名。
• 上下文 (context)聚合与格式化服务： 收集重排序后的文档，提取相关段落，并将其格式化为适合 LLM 的连贯上下文字符串，可能会管理令牌限制。
• 生成服务 (LLM 抽象服务)： 此服务封装了与一个或多个大型语言模型的交互。它处理提示工程 (prompt engineering)、对 LLM 服务端点的 API 调用（如第 3 章所述），并管理温度或 top-k 采样等配置。
• 后处理服务： 处理 LLM 的输出。这可以包括生成引用、执行安全检查、过滤有害内容或为用户格式化最终答案。
• 嵌入 (embedding)服务： 尽管主语料库的嵌入生成通常是批量处理（第 4 章介绍），但如果查询预处理服务未处理，实时数据摄取或用户查询嵌入可能需要在线嵌入服务。
• 反馈与日志服务： 一个专用服务，用于收集用户显式或隐式反馈，并聚合其他服务的日志以进行监控和分析。

这种分解使得每个服务都可以独立开发、部署、扩展和维护。例如，您的检索服务可能需要大量的 CPU 和内存进行向量搜索，而 LLM 抽象服务可能受 I/O 限制，等待 LLM 响应。微服务允许您为每个服务适当地分配资源。

RAG 系统的微服务设计模式

几种既有的微服务设计模式对于构建分布式 RAG 系统特别有益。

API 网关

API 网关作为所有客户端请求访问 RAG 系统的单一入口点。客户端（例如 Web 应用程序、移动应用或其他后端服务）不是直接调用单个微服务，而是将请求发送到 API 网关。网关随后将这些请求路由到适当的下游微服务。

API 网关管理跨 RAG 微服务的请求流，简化客户端交互并集中处理横切关注点。

优势包括：

• 封装： 内部微服务架构对客户端隐藏。
• 请求路由： 将流量导向正确的服务。
• 横切关注点： 可以集中处理身份验证、授权、速率限制、SSL 终止、缓存和日志记录。
• 协议转换： 如果内部服务使用不同协议（例如客户端使用 REST，内部服务使用 gRPC），可以进行协议适配。

对于 RAG，API 网关通常会公开一个端点（例如 /rag/query），并协调对查询预处理、检索、重排序、生成和后处理服务的调用序列。

服务发现

在 Kubernetes 这样的动态环境中，服务实例可以被创建、销毁或移动，服务需要一种方式来相互查找。硬编码 IP 地址和端口是不可行的。服务发现模式解决了这个问题。

• 客户端发现： 客户端或 API 网关查询服务注册中心（例如 Kubernetes DNS、Consul、Eureka）以获取可用服务实例的网络位置，然后在其间进行负载均衡。
• 服务端发现： 客户端向路由器（通常是基础设施的一部分，如 Kubernetes 服务或专用负载均衡器）发出请求，路由器查询服务注册中心并转发请求。

Kubernetes 提供了可靠的内置服务发现。您定义一个 Service 对象，Kubernetes 会为其分配一个稳定的 DNS 名称和 IP 地址，自动将请求负载均衡到支持该服务的健康 Pod 上。这对于 RAG 集群内可靠的服务间通信必不可少。

断路器

分布式系统必须能够抵御部分故障。如果某个微服务（例如重排序服务）变慢或不可用，它不应导致级联故障，从而使整个 RAG 系统崩溃。断路器模式可以防止这种情况发生。

它的工作原理类似于电气断路器：

1. 关闭状态： 请求通过。如果发生配置数量的故障（例如超时、下游服务错误），断路器会“跳闸”。
2. 打开状态： 在设定的时间内，请求会立即被拒绝（或路由到备用），而不会尝试调用失败的服务。这给了故障服务恢复的时间。
3. 半开状态： 超时后，允许有限数量的测试请求通过。如果成功，断路器返回关闭状态。如果失败，它将返回打开状态，进入另一个超时周期。

Hystrix (Java)、Polly (.NET) 或 Istio (服务网格) 等库提供了实现。将其应用于 API 网关与 RAG 服务之间，或内部 RAG 服务之间的调用，能显著提升容错性。例如，如果 LLM 服务暂时过载，断路器可以阻止重复调用，或许返回缓存的响应或指示暂时不可用的消息。

按子域分解

这种模式植根于领域驱动设计，建议根据业务能力或子域来分解服务。对于 RAG，自然的子域是管道的各个阶段：数据摄取、查询理解、文档检索、答案生成和结果呈现。这通常会带来清晰直观的服务边界定义，使服务更具内聚性并松散耦合。

通信方式

微服务之间需要相互通信。选择通信方式很重要。

• 同步通信： 客户端发送请求并等待响应。

  • REST API (HTTP/HTTPS)： 广泛使用，易于理解，可读性强。适用于 API 网关对外暴露的 API。
  • gRPC： 一个高性能、语言无关的 RPC 框架，使用 Protocol Buffers。非常适合 RAG 微服务之间的内部低延迟通信（例如检索服务和重排序服务之间）。提供双向流和高效序列化等优势。 同步调用在 RAG 查询的主请求-响应路径中很常见。然而，如果管理不当，它们可能会引入紧密耦合和延迟。

• 异步通信： 客户端发送消息而不等待即时响应。处理是独立进行的。

  • 消息队列（例如 Apache Kafka、RabbitMQ、Redis Streams）： 服务通过从队列生产和消费消息进行通信。这解耦了服务并提高了弹性。如果消费者服务宕机，消息会排队直到它恢复。 异步通信非常适合 RAG 系统中不需要即时响应或可以在后台处理的部分：
  • 根据新数据更新向量 (vector)索引（来自第 4 章的数据管道）。
  • 收集和批量处理日志或遥测数据。
  • 触发模型重新训练或微调 (fine-tuning)过程。
  • 由代理式 RAG 组件启动的长时间运行任务。

一个大型 RAG 系统通常会采用混合方法：同步通信用于实时查询路径，异步通信用于后台处理、更新和解耦不那么重要的组件。

一个 RAG 系统，采用同步通信进行实时查询处理，并采用异步模式进行后台数据摄取和索引更新。

RAG 微服务的粒度

一个常见问题是：微服务应该有多大或多小？没有放之四海而皆准的答案。

• 过于细粒度： 导致服务数量爆炸式增长，增加服务间通信开销、部署复杂性，并使分布式追踪更加困难。
• 过于粗粒度： 服务开始类似于微型一体化系统，失去了一些独立可扩展性和故障隔离的优势。

首先将服务与 RAG 管道的逻辑组件对齐 (alignment)。例如，“检索”是一个很好的起点。如果您后来发现该服务中的稠密和稀疏检索组件具有截然不同的资源需求或扩展特性，那么您可能会决定将它们拆分为独立的微服务。评估开发团队自治性、技术多样性需求和运营开销等权衡因素。

下表说明了普遍的权衡：随着服务数量（粒度）的增加，独立可扩展性通常会提升，但管理复杂性和潜在的通信开销也会随之增加。

微服务粒度与系统特性之间的普遍关系。最佳点平衡了可扩展性优势与运营复杂性。

状态管理

理想情况下，微服务应该是无状态的。这意味着它们在服务实例本身内部不存储从一个请求到下一个请求的任何数据。状态被外部化到数据库（SQL、NoSQL、向量 (vector)数据库）、缓存（Redis、Memcached）或消息队列。无状态服务更容易横向扩展、替换和回滚，因为任何实例都可以处理任何请求。

同步查询路径中涉及的大多数 RAG 服务（查询预处理、重排序、LLM 抽象、后处理）可以也应该设计为无状态。检索服务与有状态向量数据库交互，但其自身可以是无状态的。涉及数据摄取和索引的服务（嵌入 (embedding)服务、索引服务）本身将管理或密切交互状态，但计算部分通常仍可以无状态地扩展。

挑战与高级考量

尽管功能强大，微服务架构在分布式 RAG 环境中也带来了自身的挑战：

• 网络延迟： 更多服务意味着更多网络调用。通过 gRPC 等高效协议进行优化，考虑服务共置，并有效利用缓存（如第 7 章所述）。
• 分布式追踪： 理解请求跨多个服务的流向对于调试和性能分析很重要。Jaeger 或 Zipkin 等工具，通常通过 Istio 等服务网格集成，是必不可少的。这在“高级监控、日志记录和警报”部分有进一步介绍。
• 集成测试： 测试多个服务之间的交互比测试一体化系统更复杂。契约测试（例如使用 Pact）会非常有帮助。
• 数据一致性： 确保可能拥有自己数据的服务之间的数据一致性可能具有挑战性。最终一致性模型通常被采用，但需要仔细设计，特别是当需要事务行为时。这与第 1 章中数据一致性模型的讨论相关。
• 部署和运营复杂性： 管理大量服务需要自动化、CI/CD 管道和编排（例如 Kubernetes），这些是本章的主题。

通过深思熟虑地应用这些微服务设计模式，您可以构建一个分布式 RAG 系统，它不仅功能强大，而且在要求高的生产环境中具有可扩展性、弹性和可维护性。特定模式的选择和服务粒度应始终由 RAG 应用程序的独特要求和约束决定。