RAG（检索增强生成）流程中的延迟主要源于三个部分：嵌入查询、搜索向量存储和生成答案。每个步骤都会影响总体响应时间，优化它们需要有针对性的策略。下面，我们将分解每个部分并讨论实际的优化方法。
1. 查询嵌入延迟 嵌入查询涉及使用语言模型（例如，BERT、SentenceTransformers）将文本转换为数值向量。此处的时间取决于模型的大小和复杂性。例如，大型 Transformer 模型可能需要 100 毫秒，而较小的模型可能需要 10 毫秒。要进行优化，请使用像 all-MiniLM-L6-v2 这样的轻量级模型进行嵌入，它们可以平衡速度和准确性。量化（将数值精度从 32 位浮点数降低到 16 位浮点数）可以进一步加快推理速度。硬件加速（GPU/TPU）和批处理多个查询（如果适用）也可以减少每次请求的开销。缓存频繁或重复的查询（例如，常见的用户问题）可以避免冗余计算。
2. 向量搜索延迟 搜索向量存储涉及查找与查询嵌入最接近的匹配项。精确的最近邻搜索（例如，暴力搜索）是精确的，但对于大型数据集来说速度很慢。使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS、HNSW 或 ScaNN）替换它们，这些算法以最小的精度损失换取显著的速度提升。例如，FAISS 可以在几毫秒内搜索 100 万个向量。优化索引构建参数（例如，HNSW 的 efConstruction 和 efSearch 设置）以平衡速度和召回率。对向量空间进行分区（分片）或修剪低相关性向量（例如，删除过时的条目）可以缩小搜索范围。使用像 Pinecone 或 Weaviate 这样的专用向量数据库也可以通过内置优化提高效率。
3. 答案生成延迟 最后一步，使用 LLM（例如，GPT-4、Llama 2）生成响应，通常由于模型大小的原因，这是最慢的一步。较小的模型（例如，GPT-3.5-turbo 与 GPT-4）可以减少推理时间，但可能会牺牲质量。像推测解码（并行预测多个 token）或蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）这样的技术可以提高速度。调整生成参数（例如，限制 max_tokens 或降低 temperature）可以减少输出长度和计算量。对于重复的查询，缓存常见答案（例如，常见问题解答）。使用像 vLLM 或 TensorRT-LLM 这样的框架可以优化 GPU 利用率和内存管理。如果实时延迟至关重要，请考虑混合方法 - 返回缓存的答案，同时异步更新它们。
通过使用有针对性的优化来解决每个组件，开发人员可以显著降低 RAG 流程延迟，而不会影响输出质量。
