是的，即使 LLM 组件速度很快，慢速的向量数据库也可能限制 RAG (检索增强生成) 系统的整体吞吐量。在典型的 RAG 流水线中，检索器（向量数据库）和 LLM 按顺序运行：检索器首先获取相关的上下文，然后 LLM 利用该上下文生成响应。处理一个查询的总时间是检索器的延迟加上 LLM 的生成时间之和。如果检索器速度慢，就会造成瓶颈，迫使系统在 LLM 开始工作之前等待检索。例如，如果向量数据库每个查询需要 200 毫秒，而 LLM 需要 50 毫秒，那么每个工作线程每秒最多只能处理 4 个查询 (QPS)，即使理论上 LLM 单独可以处理 20 QPS。吞吐量由链中最慢的组件决定。
为了衡量其影响，首先独立地对每个组件进行基准测试。在不同负载下（例如，10、100 或 1,000 个并发查询）测量检索器的延迟，并将其与 LLM 的延迟进行比较。可以使用 Locust 等工具或自定义脚本来模拟负载并跟踪端到端吞吐量。例如，如果检索器在 50 QPS 时平均延迟为 150 毫秒，而 LLM 处理速度为 200 QPS，那么检索器就成为了瓶颈。你也可以对整个流水线进行性能分析：如果增加并发请求数量导致检索器延迟激增，而 LLM 利用率仍然很低，则表明向量数据库限制了吞吐量。此外，测试批量检索等场景（如果支持）以查看同时获取多个上下文是否能提高效率。
为了缓解这个问题，首先优化检索器。使用更快的索引方法（例如 FAISS 中的 HNSW）或硬件加速（使用 GPU 进行向量操作）。通过增加副本来水平扩展向量数据库，以处理并行请求。对频繁查询实施缓存，完全绕过检索。例如，缓存前 100 个常见问题及其检索到的上下文以减轻负载。或者，使用混合方法：部署一个轻量级检索器（例如 BM25）在使用较慢但精确的向量数据库之前预过滤候选结果。如果检索器无法进一步优化，可以考虑重叠检索和生成——在 LLM 处理当前查询时，为下一个查询获取上下文——尽管这需要仔细的并发管理。像 Prometheus 这样的监控工具可以帮助在生产环境中跟踪检索器延迟和吞吐量，以便及早发现瓶颈。
