为了模拟RAG系统中向量存储的最坏情况场景，重点关注三个方面：强制缓存未命中、使用大型索引进行测试以及应用复杂过滤。每个场景对系统的压力不同，可以揭示瓶颈并确保在极端条件下的鲁棒性。下面是有效模拟这些场景的结构化方法。
1. 模拟缓存未命中 缓存未命中发生在系统无法从快速访问内存中检索数据，从而强制进行较慢的磁盘或网络读取时。要模拟这种情况，可以通过使用唯一或很少访问的向量来设计绕过缓存数据的查询。例如，生成与频繁访问模式不同的随机查询嵌入，确保每个查询都需要进行全面搜索而不是缓存命中。负载测试脚本等工具可以通过发送大量不同查询来自动化这一过程。测量缓存未命中率增加时的延迟和吞吐量下降。此外，在测试期间禁用或限制缓存大小，观察系统如何处理持续的非缓存操作，这有助于确定后备机制（例如，基于磁盘的检索）是否高效。
2. 使用大型索引进行测试 随着索引规模的增长，向量存储的性能通常会下降。为了模拟这一点，创建模拟真实世界规模的合成数据集——例如，生成数百万个与生产数据维度匹配的文本嵌入（例如，768维向量）。将这些数据加载到向量存储中，并测量查询延迟、内存使用和索引时间。对于极端情况，测试超出可用RAM的索引，强制系统依赖基于磁盘的检索。可以针对FAISS或Annoy等工具的可扩展性声明进行基准测试。逐步增加索引规模（例如，从10万到1000万向量），以确定何时发生性能下降。这有助于验证分片、分区或近似搜索算法在大规模下是否保持可接受的准确性和速度。
3. 应用复杂过滤 复杂过滤（例如，日期范围或类别等元数据约束）需要对语义和结构化数据进行联合优化，这会减慢向量搜索速度。通过将向量相似性搜索与嵌套逻辑条件相结合来模拟这种情况——例如，“查找与X的嵌入相似、在2020年之后发布且标记为‘金融’的文章。” 使用查询构建器生成具有高基数（例如，50多个标签）或计算成本高昂的操作（例如，文本字段上的正则表达式）的过滤器。通过测量查询计划效率来测试向量存储如何处理这些情况——是在向量搜索之前还是之后应用过滤？可以对Elasticsearch或PostgreSQL扩展（例如，pgvector）等工具进行压力测试，以查看其混合搜索优化（例如，倒排索引）是否缓解了速度下降。这揭示了系统是优先考虑过滤的正确性而非速度，还是反之。
