要构建一个能够处理高并发场景且没有延迟峰值的 RAG（检索增强生成）系统，您需要专注于扩展向量数据库、并行化 LLM 处理以及优化整体架构。关键是将工作负载分配到各个组件，以防止瓶颈，同时保持一致的响应时间。这涉及到水平扩展、高效的资源管理和智能请求路由的组合。
首先，扩展向量数据库以处理并发搜索。使用分片将嵌入向量拆分到多个节点，从而减少每个实例的负载。 例如，按主题、用户组或地理区域对数据进行分区，以最大限度地减少跨节点查询。 将此与近似最近邻 (ANN) 算法（如 HNSW 或 IVF）配对，这些算法以最小的精度损失换取更快的检索速度。 部署像 Milvus 或 Weaviate 这样的分布式向量数据库，它们支持水平扩展和内存缓存，可以进一步减少延迟。 此外，为频繁查询或预计算结果实施缓存层（例如，Redis），从而减少冗余搜索。 例如，缓存常见用户查询或会话特定上下文，以避免在高峰流量期间重新处理相同的请求。
接下来，并行化 LLM 推理以避免串行瓶颈。 在负载均衡器后面部署多个 LLM 实例，使用 Kubernetes 或无服务器功能（例如，AWS Lambda）根据请求量自动缩放。 异步处理可能会有所帮助：将传入的请求排队（使用 RabbitMQ 或 Kafka 等工具），并让工作人员批量处理它们。 例如，使用 GPU 加速实例一次处理 10-20 个查询，以最大限度地提高吞吐量。 通过使用更小的、精简的版本（例如，GPT-3.5 Turbo 而不是 GPT-4）或量化模型来优化模型，这些模型以牺牲最小的质量为代价来换取更快的推理速度。 实施响应流式传输以立即返回部分结果，从而提高最终用户的感知延迟。
最后，优化端到端管道。 使用异步 API 来解耦检索和生成阶段，允许向量搜索和 LLM 推理在可能的情况下并行运行。 例如，当 LLM 处理一个查询时，向量数据库可以检索下一个查询的上下文。 在非高峰时段预先计算嵌入向量，以减少运行时开销。 使用每秒查询数 (QPS) 和端到端延迟等指标来监控性能，并在超过阈值时使用自动缩放策略来添加资源。 诸如 Prometheus 和 Grafana 之类的工具可以跟踪这些指标，而基于云的解决方案（例如，AWS Auto Scaling）可以动态调整资源。 在负载下测试系统以识别瓶颈 - 使用像 Locust 这样的工具模拟高流量，以在部署之前验证扩展策略。
