从零开始搭建RAG系统系列（十一）：RAG系统性能优化技巧-系统整体优化 (Overall System Optimization)

系统整体优化 (Overall System Optimization)

技巧1：结果缓存 (Caching)

缓存对象与原理： 对于重复的查询或相似的上下文组合，可以缓存中间或最终结果以减少重复计算和API调用，从而加快响应速度并降低成本。
- 查询Embedding缓存： 用户查询的向量表示可以被缓存。
- 检索结果缓存： 对于完全相同的查询（或经过规范化后相同的查询），其Top-K检索结果（文档ID或内容摘要）可以被缓存。
- LLM生成结果缓存： 如果输入给LLM的完整Prompt（查询+精确的上下文组合）完全一致，其生成的答案也可以缓存。这需要非常谨慎，因为上下文的微小变化都可能导致答案不同。
实现方式：
- 内存缓存： Python的functools.lru_cache装饰器可用于简单的函数结果缓存。
- 外部缓存服务： 如Redis、Memcached，适合分布式或需要持久化缓存的场景。
- LangChain缓存： LangChain内置了对LLM调用结果的缓存机制（如InMemoryCache, SQLiteCache, RedisCache），可以方便地集成到链中。

# import langchain
# from langchain.cache import InMemoryCache
# langchain.llm_cache = InMemoryCache() # 设置全局LLM缓存 (示例)

# # 之后，对同一个 prompt 的 LLM 调用结果会被缓存
# # llm.invoke("相同的prompt") # 第二次调用会从缓存读取 (如果provider和参数不变)

技巧2：流水线异步化与批处理 (Asynchronous Pipeline & Batching)

适用场景与原理： RAG链中通常包含多次网络I/O操作（如调用Embedding服务API、向量数据库API、LLM API）。在处理高并发请求时，同步阻塞的方式会导致请求堆积和响应缓慢。异步化可以将这些I/O等待时间利用起来处理其他请求。批处理则可以在调用外部服务（尤其是Embedding和LLM API）时，将多个独立请求打包成一个批量请求，通常能提升总吞吐量并可能降低单位成本。
实现方式：
- 异步处理 (Asynchronous Programming): 使用Python的asyncio库和async/await语法。FastAPI等现代Web框架原生支持异步请求处理函数。LangChain的许多组件和链也提供了异步版本的方法（如ainvoke, aget_relevant_documents）。
```
# # 示例：LangChain组件的异步调用 (概念性)
# # async def process_query_async(query: str):
# #   retrieved_docs = await retriever.ainvoke(query)
# #   # ... 后续异步处理 ...
# #   answer = await rag_chain.ainvoke(query) # 假设rag_chain支持异步
# #   return answer
                    
```
- 批处理 (Batching):
  - Embedding： HuggingFaceBgeEmbeddings等通常有embed_documents方法，可以一次性处理一个文档列表，这比逐个调用embed_query（或单个文档的embed_documents）要高效得多。在构建索引时，应尽可能批量处理文档块。
  - LLM调用： 一些LLM API提供方支持批量请求，或者可以通过并发异步调用的方式模拟批量效果。

技巧3：知识库的持续更新与维护

原理： RAG的一大优势在于能够利用最新的知识。因此，确保知识库内容的时效性和准确性至关重要。这需要一个自动或半自动的机制来更新向量数据库中的索引。
实现方式：
- 定期重建/增量更新索引：
  - 完全重建： 对于变化非常频繁或难以追踪变更的小型知识库，可以定期（如每天、每周）完全重新加载所有文档，重新进行分割、向量化和索引构建。
  - 增量更新： 更理想的方式。对于新增的文档，执行完整的索引流程并添加到现有数据库中。对于修改的文档，需要先删除旧版本的相关chunks（如果可以定位），然后处理新版本。对于删除的文档，需要从数据库中移除其对应的chunks。这要求能够跟踪文档的变更状态，并对向量数据库有精细的增删改查能力。
- 数据漂移监控 (Data Drift Monitoring)： 监控知识库中的数据分布、主题变化等，确保索引内容与当前业务需求和用户查询模式保持一致。如果发现显著偏移，可能需要调整数据源、预处理逻辑或Embedding模型。
- 版本控制与回滚： 对知识库的索引建立版本控制机制，以便在更新出现问题时能够快速回滚到稳定版本。

技巧4：针对中文场景的特定优化

中文分词/分块：
- 分隔符选择： RecursiveCharacterTextSplitter中的separators参数对于中文尤其重要。除了常见的标点符号（。\n！？，、），还可以考虑加入针对中文段落结构特点的分隔符。
- 专业分词工具： 对于某些类型的中文文本（如古文、无明显标点的段落、或需要更精细控制词边界的场景），可以考虑在LangChain的文本分割器之前，先使用专业的中文分词工具（如jieba, pkuseg, LTP）对文本进行预分词。然后，文本分割器可以在这些预分词的基础上进行分块，或者调整其分割逻辑。但这会增加流程的复杂性。
- 字符 vs. Token： 注意chunk_size是以字符计还是以token计。对于中文，一个汉字通常被多数LLM的tokenizer视为一个或多个token。使用如tiktoken库可以估算文本的token数量，以更好地匹配LLM的上下文窗口。
中文字符友好的Embedding模型和LLM：
- 如前所述，选择明确支持中文且在中文任务上表现良好的模型至关重要。例如，BAAI的BGE系列、M3E系列，以及国内厂商（阿里、智谱等）推出的Embedding和LLM模型。
混合检索的中文适配：
- 如果使用BM25等基于词频的稀疏检索方法，必须配合中文分词器对查询和文档进行分词处理，否则无法正确匹配。
(腾讯云ES RAG实践中也强调了中文场景下向量+文本混合搜索的重要性)

通过上述优化技巧的组合应用，并结合持续的监控和评估，可以显著提升RAG系统的性能、稳定性和用户体验。