为您的检索增强生成（RAG）系统选择合适的模型是重要的一步，它直接影响系统的性能和运营开支。大型语言模型（LLM）的API调用以及嵌入 (embedding)和生成模型的计算资源是主要的成本因素。这里将讨论选择模型的策略，旨在为您的特定生产需求提供能力与成本效益的最佳平衡。
了解模型成本构成
在研究选择策略之前，分析模型相关成本的来源很重要。这些成本因您是使用基于API的服务还是自行部署开源模型而异。
生成器 (LLM) 成本
基于检索到的上下文 (context)生成回复的大型语言模型（LLM）通常是主要的成本支出项。
- 基于API的模型（例如，OpenAI GPT系列、Anthropic Claude）：
- 按token计费： 最常见，输入（提示词 (prompt)+上下文）和输出（生成文本）token有不同的费率。更长的上下文或冗长的回答会直接增加成本。
- 按调用次数计费： 某些模型或定价层级可能除了按token计费外，还会收取每次API调用的固定费用。
- 模型层级： 能力更强的模型（例如，GPT-4 对比 GPT-3.5-turbo）定价更高。
- 自行部署的模型（例如，Llama 2、Mistral、Mixtral）：
- 计算资源： 主要为推理 (inference)所需的GPU小时数。模型大小（例如，7B、13B、70B参数 (parameter)）决定所需的GPU显存（VRAM）和处理能力。成本包括硬件购置/租赁、电力和散热。
- 实例运行时间： 即使空闲，已配置的GPU实例也会产生费用。高效扩展和利用是重要的。
- 模型存储： 存储模型权重 (weight)，特别是针对多个或大型模型。
- 推理软件和MLOps： 推理服务器的许可（如果有）以及部署、优化（例如，量化 (quantization)、优化内核）和维护的工程投入。
- 微调 (fine-tuning)成本（适用于支持微调的API模型和自行部署模型）：
- 数据准备和标注： 可能耗时且昂贵。
- 训练计算资源： 即使是相对较小的数据集，微调也需要大量GPU资源。
检索器 (嵌入 (embedding)模型) 成本
负责将文档和查询转换为密集向量 (vector) (dense vector)嵌入的模型也增加了总成本。
- 基于API的嵌入服务（例如，OpenAI
text-embedding-ada-002、Cohere Embed）：
- 按token或按文档计费： 类似于LLM，成本通常基于处理的文本量。
- 速率限制和吞吐量 (throughput)： 大量嵌入需求可能达到服务限制或需要更高价格的服务层级。
- 自行部署的嵌入模型（例如，Sentence Transformers、E5、BGE）：
- 嵌入生成所需的计算： 计算强度不如LLM生成，但对于大型文档语料库（初始索引）或高查询量（实时查询嵌入）而言可能非常可观。某些较小的嵌入模型可能可行使用CPU推理 (inference)，但GPU能显著加速过程。
- 模型存储： 嵌入模型通常比LLM小，但仍需要存储空间。
- 对向量数据库成本的影响：
- 嵌入维度： 更高维度的向量（例如，OpenAI Ada的1536维对比许多Sentence Transformers的384或768维）需要向量数据库中更多的存储空间，并可能增加相似性搜索的计算成本。
- 向量量化 (quantization)： 某些嵌入模型可能生成更适合向量数据库中量化技术的向量，这可以减少存储并加快查询速度，从而间接影响成本。
LLM选择的成本效益策略
选择LLM不仅仅是选择在基准测试中得分最高的模型。对于生产RAG，成本效率同等重要。
“适度规模”原则
一个常见错误是默认选择最大、最强大的LLM。虽然这些模型提供令人印象深刻的能力，但其成本对许多应用而言可能过高。
- 评估任务复杂度： 您的RAG系统是为简单的查询查找而设计，还是需要执行复杂推理 (inference)、合成或创新生成？一项更简单的任务可能可由更小、更快、更便宜的模型妥善处理。例如，内部知识库问答系统可能不需要与面向客户的对话式聊天机器人相同的LLM能力。
- 评估更小、高效的模型： 模型迅速发展，许多能力很强的小型模型不断涌现 (emergence)。可以考虑的选项有：
- Mistral 7B、Phi-2或Flan-T5的微调 (fine-tuning)版本等开源模型。这些通常可以自行部署或通过专业托管服务提供商以低于旗舰级专有模型的成本访问。
- 更大型模型的蒸馏版本，如果可用的话。
- 自行部署时，这些小型模型需要更少的显存 (VRAM)和计算资源，从而直接节省基础设施成本。
- 为专业化进行微调： 在特定任务和数据上微调一个较小的开源模型，有时可以产生与更大的通用模型相当的性能，但推理成本只是其一小部分。微调的预付成本需与长期运营节省进行权衡。
性能与价格：权衡之道
评估模型不仅要看抽象的质量指标，还要基于性能与成本的综合考量。
该图展示了一个比较。LLM Alpha（一个小型、自行部署的开源模型）质量和延迟较低，但成本显著更低。LLM Gamma（一个大型、领先的API模型）提供最高质量，但伴随显著的成本和延迟。LLM Beta 介于两者之间。“最佳”选择取决于您的应用对质量、延迟和预算的特定要求。
- 专有模型与开源模型的权衡：
- 专有模型（例如，OpenAI、Anthropic、Google）：
- 优势： 通常提供领先性能，易于通过API集成，并抽象化基础设施管理。
- 劣势： 可能导致高昂且有时不可预测的运营成本，潜在的厂商锁定，以及对模型行为或更新的控制较少。
- 开源模型（例如，Llama系列、Mistral、Falcon）：
- 优势： 没有直接的按token计费的API成本（如果自行部署），对模型及其部署环境拥有完全控制，深度定制和微调 (fine-tuning)的潜力，活跃的社区支持。
- 劣势： 自行部署需要大量的MLOps专业知识和基础设施，包括资源配置、扩展、监控和优化。自行部署的总拥有成本（TCO）需要仔细计算。一些服务现在为流行的开源模型提供托管服务，提供了一个中间选项。
分级服务的模型级联
对于查询复杂度不同或偶尔更高的延迟以获得更好回答可接受的应用，可以考虑采用模型级联策略：
- 首次尝试： 将查询路由到更小、更快、更便宜的LLM。
- 质量检查： 评估第一层LLM的回复。这可以涉及启发式方法、模型提供的置信度分数，甚至另一个训练用于质量评估的小模型。
- 升级： 如果质量不足，则将查询（连同其检索到的上下文 (context)）升级到更大、能力更强（也更昂贵）的LLM。
这种方法通过使用更便宜的模型处理大部分查询，并将高端模型保留给确实需要其高级功能的场景，从而显著降低总体成本。然而，它增加了路由逻辑和质量评估的复杂性。
嵌入 (embedding)模型选择的成本效益策略
嵌入模型的选择影响检索质量、向量 (vector)数据库成本和处理开销。
维度、性能与成本
嵌入 (embedding)模型将文本转换为向量 (vector)，这些向量的维度是您成本计算中的一个因素。
- 性能基准测试： 使用大规模文本嵌入基准（MTEB）等资源来比较开源模型。对于专有模型，在领域特定数据集上进行自己的评估。寻找在与您的RAG系统相关的任务（例如，检索、语义文本相似度）上表现出色的模型。
- 维度影响：
- 更高维度（例如，1024、1536）有时可以捕捉更多含义，可能带来更好的检索效果。然而，它们也意味着：
- 向量数据库中更大的存储占用。
- 在查询期间计算向量相似度时增加的计算成本。
- 更长的索引构建时间。
- 许多高效模型在较低维度（例如，384、512、768）下运行，提供良好的平衡。
- 模型大小和推理 (inference)速度： 更小的嵌入模型运行速度更快，降低了嵌入大型文档集或处理高查询吞吐量 (throughput)的成本，特别是自行部署时。
可以考虑Sentence Transformers（提供各种模型以在尺寸/速度与性能之间进行权衡）、BGE（BAAI General Embedding）或E5等领先的开源系列，以及OpenAI的text-embedding-ada-002或Cohere的嵌入模型等专有选项。测试几个候选模型。使用1536维模型与384维模型嵌入100万文档的成本在索引和查询的存储和计算方面可能非常可观。
嵌入 (embedding)模型微调 (fine-tuning)的作用
与LLM一样，在您的特定领域数据上微调嵌入模型可以是一种有效的成本节约策略。一个较小、通用的嵌入模型，经过微调后，在您的特定数据上可能优于更大、现成的模型，同时托管和运行成本更低。
整理微调数据（例如，相关查询-文档对）的成本和训练所需的计算资源必须权衡其与推理 (inference)成本的潜在长期节省和改进的检索性能（这反过来可能允许使用更便宜的LLM）。
整体视角：模型相互关联性
记住RAG系统中的检索器和生成器模型并非独立运行，这一点很重要。从成本-性能角度看，它们的选择是相互依赖的：
- 高质量检索，更简单的生成器： 如果您的检索器（嵌入 (embedding)模型+搜索策略）在查找高度相关、简洁的上下文 (context)方面表现出色，您可能可以使用更小、不那么复杂，因此更便宜的LLM来完成生成步骤。精确的上下文使LLM无需进行广泛推理 (inference)或消除歧义。
- 强大的生成器，容错性高的检索器： 相反，一个非常强大的LLM可能更擅长筛选稍有噪音或不太完美的上下文，这可能允许使用稍微便宜或更快（尽管可能不太准确）的检索设置。
这意味着优化模型选择应作为系统级成本分析的一部分，而非各组件的孤立决策。
模型选择的实用决策框架
做出经济高效的模型选择需要有条理的方法：
- 明确要求：
- 性能指标： 您的RAG应用不可协商的质量标准是什么？这包括回答的相关性、事实准确性（或对提供上下文 (context)的忠实度）、连贯性以及期望的风格/语气。此外，定义延迟目标（例如，p95响应时间）。
- 成本目标： 您的预算是多少？以每查询成本、每千用户成本或每月总运营支出定义。
- 筛选候选模型： 根据您的要求，列出潜在的LLM和嵌入 (embedding)模型。如果您的MLOps能力允许，请包含基于API和开源选项的组合。
- 进行实证测试： 这是最重要的一步。理论性能是一回事；在您的数据和任务上的性能又是另一回事。
- 代表性数据集： 使用反映您生产流量的“黄金数据集”，其中包含查询和预期结果。
- 端到端评估： 评估整个RAG管线，而不仅仅是独立的单个模型。
- 衡量质量和成本： 对于每个候选配置，衡量：
- 质量指标（例如，RAGAS得分、BLEU、ROUGE、人工评估）。
- 成本：
- 对于API模型：精确追踪token使用量和API调用次数。计算 查询成本=嵌入API成本+LLMAPI成本。
- 对于自行部署模型：根据推理 (inference)时间、GPU利用率和实例定价估算计算成本。 查询成本≈(嵌入时间×GPU小时成本)+(LLM时间×GPU小时成本)。这是一种简化；还需考虑硬件摊销、MLOps人员时间等。
- 分析权衡： 使用您的经验数据比较配置。前面展示的图表是可视化这些权衡的一种方式。有时，质量指标上的小幅下降可能为了大幅降低成本而可接受，反之亦然。
- 迭代与监控： 模型选择并非一次性决策。
- 新的、更高效的模型频繁发布。
- 您的应用数据或使用模式可能改变。
- 持续监控RAG系统的性能和成本，并准备重新评估模型选择。
通过系统地根据性能基准和详细成本预测来评估模型，您可以构建不仅智能而且在生产环境中经济可持续的RAG系统。这种细致的选择流程是任何RAG部署进行有效成本优化的根本。
