随着您将检索增强生成（RAG）系统从原型阶段迁移到生产环境，其架构成为决定系统成败的主要要素。一个精心设计的架构不仅仅是组件的集合；它是一份蓝图，说明这些组件如何协作，如何应对不断增长的负载，以及如何随着时间推移进行维护和升级。对于RAG系统，扩容考量必须从一开始就融入架构设计中，而非事后附加。针对构建能良好扩容以满足生产需求的RAG系统而言，主要的架构选择将被讨论。
典型的RAG流程涉及多个阶段：查询处理、文档检索（通常涉及嵌入 (embedding)生成和向量 (vector)搜索）、上下文 (context)增强，以及最后由大型语言模型（LLM）生成答案。这些阶段各自面临独特的扩容挑战和机遇。
解耦组件以实现独立扩容
可扩容RAG架构的基本原则之一是解耦其主要功能单元。与其采用单体应用，不如考虑微服务导向的方法，让RAG流程的每个主要部分，例如查询摄取服务、嵌入 (embedding)服务、检索服务和生成服务，都独立运行。
这种解耦为扩容带来多项优势：
- 独立资源分配：不同组件有不同的资源需求。例如，LLM生成通常是GPU密集型，而向量 (vector)搜索可能是CPU和内存密集型。解耦允许您根据每个服务的具体负载和要求，对其资源（CPU、GPU、内存、副本）进行扩容。
- 定向优化：您可以独立优化每个服务。例如，您可以为嵌入模型使用高度优化的推理 (inference)服务器，而为LLM使用不同的推理服务器。
- 弹性：如果某个服务出现问题，在设置了适当的容错机制（如重试和熔断器）的情况下，它不太可能导致整个系统崩溃。
- 技术灵活性：您可以为每个服务选择最佳技术栈。您的向量数据库可能是专用方案，而编排逻辑可能是一个Python服务。
下图展示了专为扩容而设计的高级架构，包含解耦服务、负载均衡和数据摄取的异步处理。
一种可扩容的RAG架构，具有解耦的微服务、负载均衡、异步摄取以及专用于检索和生成的扩容后端。
检索路径的扩容
检索组件负责查找相关文档，通常涉及嵌入 (embedding)模型和向量 (vector)数据库。有效地扩容此路径对于保持低延迟和高吞吐量 (throughput)很重要。
嵌入模型服务
当查询进入时，它首先需要转换为嵌入。负责此过程的服务必须高效处理并发请求。
- 优化推理 (inference)：使用优化服务框架（例如，NVIDIA Triton Inference Server、TorchServe、ONNX Runtime）部署嵌入模型。这些框架提供动态批处理、模型并发以及支持各种硬件加速器等功能。
- 硬件加速：GPU能大幅加快嵌入生成。确保您的嵌入服务能运用可用的GPU。对于非常高的吞吐量，请考虑使用专用GPU实例。
- 模型选择：更小、更快的嵌入模型足以应对某些任务，从而减少计算负载。量化 (quantization)或蒸馏等技术可以创建更高效的模型，这将在后续章节中讨论。
- 自动扩容：根据CPU/GPU利用率或请求队列长度，配置嵌入服务的自动扩容。
向量数据库
向量数据库存储文档嵌入并执行相似性搜索。随着知识库增长且查询量增加，向量数据库可能成为瓶颈。
- 水平扩容：选择支持通过分片（将索引分布到多个节点）和副本（为读取扩容和容错创建分片副本）实现水平扩容的向量数据库。Milvus、Weaviate、Qdrant和Pinecone等方案提供多种扩容能力。Amazon OpenSearch或托管pgvector实例等云原生选项也提供扩容机制。
- 索引策略：索引选择（例如，HNSW、IVFADC）影响搜索速度、准确性和构建时间。有些索引速度更快，但可能消耗更多内存或提供近似结果。请理解这些权衡。生产系统通常需要支持增量更新且不会造成显著性能下降或停机时间的索引。
- 读写分离：对于知识库频繁更新的系统，请考虑分离读写路径的架构。这可能涉及新嵌入在合并到主服务索引之前的暂存区，或使用针对并发读写进行优化的向量数据库。
- 资源配置：向量数据库可能是内存密集型，尤其是在大型数据集和某些类型的索引（如平面索引或高连接性HNSW）下。配置足够的内存和CPU。对于非常大的数据集，分布式存储和计算很重要。
如果您采用混合搜索（将向量搜索与传统关键词搜索结合），您的关键词索引（例如，Elasticsearch、OpenSearch）也需要扩容，通常通过分片和副本。
生成路径的扩容
生成组件，通常是LLM，往往是RAG系统中计算成本最高的部分。
- 优化LLM推理 (inference)：与嵌入 (embedding)模型类似，使用专用LLM推理服务器（例如，Hugging Face的Text Generation Inference、vLLM、TensorRT-LLM）。这些工具实施连续批处理、分页注意力和量化 (quantization)等技术，以最大化GPU上的吞吐量 (throughput)并最小化延迟。
- 模型并行：对于无法单块GPU容纳的超大型LLM，模型并行技术（张量并行、流水线并行）是必需的。这些技术实现复杂，但受某些高级推理方案支持。
- 硬件配置：LLM需要强大的GPU（例如，NVIDIA A100s、H100s）。扩容生成服务意味着确保足够的GPU容量，并有效管理这些昂贵的资源。
- API与自托管：
- 基于API的LLM（例如，OpenAI、Anthropic、Cohere API）：扩容主要由提供商处理，但您会受到速率限制、token成本和潜在延迟变化的影响。确保您的架构可以处理重试、退避策略，并在达到速率限制时可能排队请求。
- 自托管LLM：您拥有完全控制权，但需要负责推理基础设施的配置、管理和扩容。这提供更多自定义选项，但需要大量的MLOps经验。
- 自动扩容：根据GPU利用率、活跃请求或自定义指标，为您的LLM推理服务实施自动扩容。云提供商提供启用GPU的实例和自动扩容组。支持GPU的Kubernetes也是一个常见平台。
数据摄取和处理的扩容
摄取、处理（分块、清理）、嵌入 (embedding)并将文档索引到您的知识库的流程也必须是可扩容的，特别是当您处理大量数据或需要频繁更新时。
- 异步处理：使用消息队列（例如，Apache Kafka、RabbitMQ、AWS SQS、Google Pub/Sub）解耦摄取流程的各个阶段。例如，一个服务可以处理文档并将分块推送到队列。另一个服务可以从此队列中消费、生成嵌入并写入向量 (vector)数据库。这使得流程能够应对临时故障，并允许每个阶段独立扩容。
- 批处理：对于大量初始数据加载或定期完整刷新，利用批处理框架（例如，Apache Spark、AWS Batch、Google Dataflow）并行化嵌入生成和索引。
- 增量更新：设计您的摄取流程以高效处理增量更新。这包括识别新增或更改的文档，对其进行处理，并在可能的情况下不重新索引整个数据集的情况下更新向量数据库。向量数据库在高效添加、更新或删除单个向量的能力上有所不同。
系统级扩容策略
除了扩容单个组件，系统级的架构模式也很重要：
- 负载均衡：在所有无状态服务（API网关、编排服务、嵌入 (embedding)服务、生成服务）前放置负载均衡器，将流量分配到多个实例。
- 缓存：在多个层面实施缓存。
- 嵌入缓存：缓存常见查询或文档分块的嵌入。
- 检索文档缓存：缓存常见查询的向量 (vector)搜索结果。
- LLM响应缓存：对于确定性RAG应用或常见问题，缓存最终LLM响应可以大幅降低负载和延迟。注意缓存失效策略。
- 编排服务扩容性：协调RAG流程（调用检索器，然后调用生成器）的服务也必须是可扩容的。如果可能，将其设计为无状态，允许您在负载均衡器后运行多个实例。
- 元数据数据库选择：除了向量数据库，您可能还有其他数据库用于存储元数据、用户会话或日志。确保这些也支持扩容且不会成为瓶颈。
基础设施与部署考量
您的基础设施选择（云、本地、混合）影响您如何实施这些扩容策略。
- 云原生服务：云提供商为许多组件（例如，Kubernetes集群、无服务器函数、消息队列、托管数据库、带自动扩容的GPU实例）提供托管服务，这可以简化扩容。
- 无服务器架构：对于RAG流程中的部分，特别是无状态处理或API前端，无服务器函数（例如，AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions）可以提供自动扩容和按使用付费的成本模型。但是，对于LLM推理 (inference)等计算密集型任务，请考虑冷启动延迟和执行持续时间限制。
- 容器化和编排：使用Docker容器化服务并使用Kubernetes编排服务是一种常见做法，有助于在不同环境中进行一致部署和扩容。
设计一个考虑扩容的RAG架构，需要了解每个组件的性能特征，预测负载模式，并实施独立扩容、弹性以及高效资源利用的机制。这种积极的方法对于构建能够在要求严苛的生产环境中可靠服务用户的RAG系统非常重要，并为我们将在后续讨论的高级优化技术奠定坚实基础。这些架构选择也直接影响您识别和缓解性能瓶颈的能力，本章稍后会讨论此话题。
