随着RAG系统处理更多并发用户和不断变化的流量模式，保持响应能力和可用性成为一项重大的工程挑战。优化检索器和生成器等单个组件是系统运行的根本，但系统良好应对不同负载的能力对于生产环境的成功部署极其重要。这就是负载均衡和自动伸缩变得必不可少的地方。这些机制协同作用，将传入请求高效地分发到RAG应用程序的多个实例，并根据实时需求动态调整实例数量。
RAG中负载均衡的必要性
一个生产RAG系统通常包含多个服务：用于接收用户查询的API端点、检索组件（其本身可能涉及对向量 (vector)数据库的调用以及潜在的重排序器），以及利用大型语言模型（LLM）的生成组件。这些组件中的任何一个都可能成为瓶颈。负载均衡器位于应用程序实例之前，根据特定算法分发传入的网络流量。
为何要对RAG进行负载均衡？
- 提升响应能力： 通过分散请求，负载均衡器可避免任何单个实例过载，从而为用户降低整体延迟。这对于可能耗时较长的LLM生成步骤尤为重要。
- 提高可用性和容错性： 如果某个RAG实例出现故障或无响应，负载均衡器可以将流量重定向到健康的实例，从而确保服务持续运行。这是构建弹性系统的一个要点。
- 资源高效利用： 分配负载有助于更均衡地利用RAG部署中已配置的计算资源。
需要负载均衡的组件：
- API 网关/应用层： 这是用户请求的主要入口点。在此进行负载均衡可以分发初始查询的处理。
- 检索服务： 如果您的检索器是一个独立的微服务，特别是当它执行复杂操作或与多个数据源交互时，应对其进行负载均衡。
- 生成服务（LLM推理 (inference)端点）： LLM推理通常是RAG管道中计算量最大、最耗时的部分。在负载均衡器后部署多个LLM推理端点对提升吞吐量 (throughput)非常重要。如果您使用专用的模型服务方案，这些端点可能与主应用程序逻辑服务是分离的。
负载均衡算法：
常见的选择包括：
- 轮询： 对于处理成本大致相同的无状态服务而言，这种方法简单有效。它会循环选择可用服务器列表。
- 最少连接： 将流量导向活动连接最少的服务器。这对于RAG系统可能更有效，因为生成时间可能因输入和输出长度而显著变化，使得某些连接持续时间更长。
- IP哈希（或源IP哈希）： 确保来自特定客户端IP地址的请求始终路由到同一服务器。这对于维护会话状态很有用，尽管许多RAG交互的目标是每个查询都是无状态的。
- 最短响应时间： 将请求路由到平均响应时间最低且活动连接最少的服务器。这可能非常有效，但需要负载均衡器进行更精密的监控。
大多数云服务提供商（AWS、GCP、Azure）提供托管负载均衡服务（例如，应用负载均衡器、网络负载均衡器），这些服务可以配置上述算法。Nginx或HAProxy等开源解决方案也得到广泛使用。
下图展示了一个RAG系统的典型负载均衡设置，该系统具有多个实例，每个实例都包含一个检索器和一个生成器，并与一个共享的向量数据库交互。
负载均衡器将传入的用户请求分发到多个RAG系统实例。每个实例通常有其自己的检索器和生成器组件，并经常共享一个公共向量数据库。
使用自动伸缩动态调整RAG
负载均衡将流量分发到固定数量的实例，而自动伸缩则根据当前负载动态调整实例的数量。这对于性能和成本效益都非常重要。
为何要自动伸缩RAG？
- 应对峰值负载： 确保您的RAG系统能够应对流量的突然激增，而不会出现性能下降或服务中断。
- 成本优化： 在需求较低时期缩减资源，避免为闲置容量付费。考虑到用于LLM推理 (inference)的GPU加速实例通常成本较高，这一点尤为相关。
- 维持性能服务水平目标（SLO）： 通过在延迟或队列深度等指标下降时添加资源，自动伸缩有助于维持您的服务水平目标（SLO）。
驱动自动伸缩决策的指标：
指标的选择对RAG系统中的有效自动伸缩非常重要：
- CPU利用率： 这是一个常见指标。对于RAG，如果生成器组件（LLM推理）在CPU上运行，它可能是CPU密集型的；如果检索器涉及大量基于CPU的处理（例如，CPU上的复杂重排序逻辑），它也可能是CPU密集型的。
- GPU利用率： 如果您的LLM在GPU上提供服务，这是伸缩生成器实例的主要指标。当GPU利用率持续超过某个阈值（例如70-80%）时，您会希望进行扩容。
- 内存利用率： 检索器（特别是有大型内存索引或缓存时）和生成器组件都可能是内存密集型的。
- 请求队列长度： 如果请求在RAG管道处理之前排队（例如，在异步处理设置中），此队列的长度是衡量负载的优秀指标。不断增长的队列表明需要更多的处理实例。
- 端到端延迟： 基于观察到的P95或P99延迟进行伸缩可以直接改善用户体验。如果延迟开始超过定义的阈值，就会添加新实例。
- 自定义指标： 您可以暴露自定义指标，例如活动检索任务或生成任务的数量。例如，如果您正在批量处理发送到LLM的请求，这些批次的大小或处理它们所需的时间可以为伸缩提供依据。
自动伸缩架构与策略：
大多数云平台和Kubernetes等编排系统都提供自动伸缩能力。
- Kubernetes中的水平Pod自动伸缩器（HPA）： 这是实现自动伸缩的常见方式。HPA根据观察到的CPU利用率或自定义指标自动伸缩部署或副本集中的Pod数量。如果您的检索器和生成器部署具有不同的伸缩特性，您可以为它们设置单独的HPA。
- 云服务提供商自动伸缩组： AWS自动伸缩组、Azure虚拟机规模集或Google Cloud托管实例组等服务允许您为虚拟机组定义伸缩策略。
- 组件特定伸缩： 独立伸缩RAG系统的不同部分通常会带来好处。例如，您的检索器组件可能根据CPU和查询量进行伸缩，而生成器组件则根据GPU利用率和推理队列长度进行伸缩。这需要更模块化的部署。
伸缩策略：
- 基于阈值（或目标跟踪）： 这是最常见的类型。您为某个指标定义一个目标值（例如，“平均CPU利用率达到60%”）。系统会添加或移除实例，以使该指标接近此目标。
- 基于计划： 如果您的RAG系统出现可预测的每日或每周流量模式，您可以计划增加或减少容量。
- 预测性伸缩： 更高级的技术利用历史负载和性能数据上的机器学习 (machine learning)来预测未来需求并预先调整容量。
下图展示了RAG实例数量如何根据波动的传入请求负载进行伸缩。
活动RAG实例的数量（绿色虚线）根据传入请求负载（蓝色线）动态调整，在高峰期扩容，在低谷期缩容。
RAG系统自动伸缩面临的挑战：
- 冷启动： LLM，特别是更大的LLM，在新实例配置并需要将模型加载到内存（和GPU上）时，可能会有显著的“冷启动”时间。这可能会延迟新容量的可用性。缓解此问题的策略包括：
- 保持一个预初始化实例的“预热池”。
- 优化模型加载时间（例如，使用优化的模型格式）。
- 使用管理预热实例的无服务器推理方案。
- 有状态组件： 尽管RAG查询通常是无状态的，但像缓存（之前讨论过用于嵌入 (embedding)或LLM响应）这样的组件会引入状态。缩容可能导致缓存数据丢失，当新实例上线并需要预热其缓存时，可能会暂时影响性能。因此需要仔细的缓存淘汰和预热策略。
- 向量 (vector)数据库伸缩： 向量数据库是一个重要的依赖。虽然它通常独立于RAG应用程序逻辑实例进行伸缩，但其在负载下的表现直接影响您的RAG系统。请确保您的向量数据库能够处理扩容后的检索器组件产生的增加的查询量。一些向量数据库提供自己的自动伸缩功能。
- 成本控制： 激进的自动伸缩，特别是使用昂贵的GPU实例进行生成时，可能导致意料之外的成本激增。请设置最大实例限制并密切监控成本。
- 定义合适的伸缩指标和阈值： 这通常需要对您的特定RAG应用程序在各种负载条件下的性能特性进行实验和观察。适用于一个RAG系统的设置可能对另一个系统不是最优的。
协调负载均衡与自动伸缩
负载均衡和自动伸缩是互补的。自动伸缩调整RAG实例的供应，而负载均衡器则智能地将需求（传入请求）分发到这些可用实例。
集成要点：
- 健康检查： 负载均衡器持续对其池中的实例执行健康检查。如果某个实例健康检查失败，负载均衡器会停止向其发送流量。自动伸缩系统使用相同的健康检查（或类似的检查）来判断实例是否不健康，并决定是否需要终止并替换它。对于RAG，健康检查可能涉及简单的API ping或轻量级的端到端查询，以验证所有组件是否响应。
- 动态注册： 当自动伸缩器启动新的RAG实例时，这些实例必须自动向负载均衡器注册，以开始接收流量。同样，当实例在缩容期间终止时，它们必须解除注册。云服务提供商的服务和Kubernetes等编排平台通常处理此注册/解除注册过程。
例如，在Kubernetes环境中，一个Deployment管理运行您的RAG应用程序的Pod。水平Pod自动伸缩器（HPA）监控指标并调整Deployment的replicas数量。然后，类型为LoadBalancer的服务或Ingress控制器会暴露这些Pod并在它们之间分发流量。
生产环境考量
- 配置调优： 初始的自动伸缩配置通常只是估计值。请持续监控性能和成本，并调整您的伸缩阈值、冷却时间（在一次伸缩事件后，等待多长时间才能发生另一次伸缩事件）以及实例类型。
- 可伸缩性测试： 在投入生产之前，请进行负载测试以验证您的负载均衡和自动伸缩配置是否按预期运行。模拟各种流量模式，包括突然的流量高峰和持续的高负载。
- 监控与告警： 为您的负载均衡器（例如，请求计数、错误率、延迟）和自动伸缩系统（例如，伸缩事件、实例数量、触发伸缩的指标值）实施全面的监控。设置异常行为告警，例如伸缩失败或达到实例上限。
- 幂等性： 在可能的情况下，将RAG请求处理设计为幂等。这意味着如果一个请求被多次发送（例如，由于网络重试或负载均衡器行为），它会产生相同的结果而无意外副作用。这简化了恢复过程，并使系统更具弹性。
通过深思熟虑地实施负载均衡和自动伸缩，您可以构建出不仅智能准确，而且响应迅速且具有成本效益的RAG系统，准备好满足生产环境的需求。这些能力对于随着RAG应用程序的普及和使用量增加，提供一致可靠的用户体验必不可少。
