为了选择最佳检索文档数量 (top-k)，您需要平衡向量存储上的计算负载与生成的输出质量。较小的 k 通过减少提取的文档数量来减少向量存储的工作负载，从而加快检索速度并降低成本。但是，它可能会排除关键上下文，从而导致生成器响应不完整或不准确。相反，较大的 k 通过提供更多数据来提高生成器合成准确答案的能力，但会增加延迟和资源使用量。理想的 k 取决于查询复杂性、数据集大小和可接受的响应时间等因素。例如，一个简单的 FAQ 系统可能适用于 k=3，而处理细微问题的研究助手可能需要 k=10 才能确保覆盖不同的来源。
为了找到最佳平衡点，请运行实验来衡量系统性能和输出质量。首先在验证数据集上测试一系列 k 值（例如，3、5、10、15）。跟踪检索延迟（提取文档的时间）、生成器准确性（例如，通过 BLEU 分数或人工评估）以及输出与用户查询的相关性等指标。例如，如果将 k 从 5 增加到 10 可以将答案质量提高 15%，但检索时间加倍，则评估这种权衡是否符合应用程序的优先级。此外，在实际负载条件下进行测试：模拟并发用户，查看向量存储在高 k 期间如何处理高峰流量。像 Locust 这样的工具或自定义脚本可以模拟用户查询以识别瓶颈。例如，如果在压力测试期间 k=10 导致超时，则尽管输出质量略有下降，也可能需要较低的 k。
最后，通过 A/B 测试在生产中验证结果。将不同的 k 值部署到用户子集，并比较任务成功率、用户反馈和系统健康指标（CPU/内存使用率）等结果。例如，客户支持聊天机器人可能会显示 k=7 在不使服务器过载的情况下实现 90% 的解决率，而 k=5 会导致更多升级。随着数据的发展，持续监控和调整 k——新的文档添加或查询模式的转变可能需要重新测试。目标是根据经验证据迭代地改进 k，确保效率和有效性之间的平衡，以适应您的特定用例。
