前言

近年来，检索增强生成 (RAG) 模型越来越受欢迎。RAG 模型利用大型神经网络以及外部知识源的检索机制。这使得模型拥有的知识比其内部存储的更多，从而使其能够为广泛的主题和领域生成高质量的输出。

影响 RAG 模型性能的关键因素之一是从外部源检索相关知识的效率。与优化程度较低的存储和检索技术相比，使用向量数据库进行检索可以显著提高效率。让我们探讨在 RAG 模型中使用向量数据库进行知识检索的好处。

RAG 模型的背景

RAG 模型增强了 GPT-4 等大型预训练语言模型的功能，允许它们检索和调节外部知识源。该模型经过训练可以查询知识源中的相关信息并将其纳入其输出。

这使得模型能够利用外部信息针对更广泛的主题产生更高质量的输出。与不利用外部知识的模型相比，RAG 模型（如 Google Research 的 REALM）在开放域问答等领域表现出了显著的进步。

高效检索是 RAG 性能的关键

RAG 模型的一个关键方面是从外部源检索相关知识的效率。大多数 RAG 模型使用双编码器框架，其中输入上下文和每个知识源文档被编码为向量。使用相似度度量（如余弦相似度）比较这些向量以识别最相关的文档。

RAG 模型中的知识源通常非常庞大 — 例如，REALM 使用包含数百万个 Wikipedia 文档的知识源。高效地查询如此庞大的文档集以找到最相关的信息对于良好的模型性能至关重要。缓慢或低效的检索会以多种方式影响模型：

• 向用户提供响应的延迟增加
• 在给定时间限制的情况下，限制可以实际检索和合并的文档数量
• 与更高效的检索相比，可能会检索到不太相关的信息，从而降低输出质量

因此，优化 RAG 模型中检索机制的效率对其在实际应用中的能力和实用性具有重大影响。更快的检索速度可以查询更多文档，获得更好的条件信息，并提高整体输出质量。

用于高效检索的矢量数据库

向量数据库是一种专为高效检索向量数据而设计的数据库系统。它们将数据存储为密集的数字向量，类似于文档和查询在经过双编码器编码后在 RAG 模型中的表示方式。

这使得 Pinecone 和 Weaviate 等向量数据库成为提高 RAG 模型中知识检索效率的天然选择。它们可以索引外部知识文档的向量表示，并执行闪电般的相似性搜索，以识别与给定查询最相关的文档。

使用矢量数据库进行 RAG 知识检索的一些主要优势包括：

• 向量原生存储：专门用于高效存储和查询向量数据，无需在向量和传统数据库记录之间进行低效的转换。
• GPU 加速搜索：使用 GPU 大规模并行化相似度计算，比基于 CPU 的搜索提供数量级的加速。
• 近似搜索：局部敏感散列等技术支持极快的近似最近邻搜索，同时保持准确性。
• 动态更新：随着知识源的变化，轻松地在索引中插入或更新向量，而不需要完全重建。
• 可扩展性：云原生矢量数据库服务可处理数十亿矢量的扩展搜索。
• 相关性调整：向量重新索引等功能以及微调距离度量的能力可以提高相关性。
• 延迟优化：高级索引结构和算法可优化最低的查询延迟。

这些功能直接解决了高效搜索海量向量空间的许多关键挑战。通过使用向量数据库，RAG 模型可以扩展到更大的知识源并实现更快、更相关的检索。

对 RAG 模型性能的影响

采用向量数据库进行知识检索可以对 RAG 模型能力产生显著的定量和定性影响：

1.减少查询延迟

矢量数据库可以将查询的平均延迟从数千毫秒缩短到数十毫秒。在中等规模下，它们的性能可以比对整个语料库进行穷举线性扫描等方法高出 1000 倍以上。

这使得 RAG 模型能够在时间限制内为每个查询考虑更多的候选段落，从而扩大可用的知识量。

2. 增加相关性

更高的查询吞吐量意味着可以检索和排序更多的段落。这为相关性排序的有效运作提供了更多的信号。

相关性调整功能可以进一步提高排名。通过以最适用的信息为条件，输出结果将更加集中、连贯和真实。

3. 更大的知识来源

高效检索释放了利用数亿至数十亿段落而非数百万段落知识源的能力。更多的知识容量可提高对稀有主题和实体的覆盖率。

4.降低成本

在规模上，与穷举搜索相比，GPU 加速矢量数据库可以以约 10-30% 的计算成本提供相同的吞吐量。这提高了部署 RAG 模型的经济可行性。

5. 支持实时应用程序

向量数据库的低延迟和高相关性相结合使得 RAG 模型适用于搜索和对话式 AI 等对延迟敏感的实时应用。

总体而言，矢量数据库通过提供高效的知识检索解决了扩展和改进 RAG 模型的一个关键瓶颈。它们使模型在实际应用中更具知识性、相关性更强、价格更实惠且更实用。

使用矢量数据库构建 RAG 系统

将向量数据库集成到 RAG 系统中以优化知识检索涉及围绕向量索引过程的规划以及从 RAG 模型进行查询：

索引知识源

• 分析语料库以确定最佳编码模型和向量配置
• 将语料库加载到工作负载优化的矢量数据库（本地、云端、混合）中
• 配置相关性索引（单元格大小、近似算法等）
• 建立数据管道，随着知识源的变化不断更新索引

从 RAG 模型查询

• 将输入上下文编码为查询向量表示
• 向数据库发出近似最近邻搜索，查找最相似的段落
• 检索全文文本以获得前 N 个结果
• 通过点积或学习模型对检索到的段落进行重新排序
• 使用前 K 个段落来调节文本生成

主要考虑因素包括：

• 调整编码以平衡密度和信息保留
• 调整索引结构以实现低延迟查询
• 在时间和成本限制内最大化检索吞吐量
• 根据下游模型质量迭代相关性调整

还可以通过发出多个并行查询、批量检索和重用查询编码来提高查询效率。

总体而言，数据库将成为 RAG 应用程序的高速、低延迟知识 API。精心优化可带来数量级的性能提升。

实施 Vector DB RAG 检索的结果

早期采用矢量数据库进行 RAG 检索的人们已经观察到了显著的好处：

• Cohere 能够将其知识库从 300 万篇增加到 3800 万篇（12 倍），同时保持 99% 以上的准确率
• Quark 将延迟从 200 毫秒缩短至 7 毫秒（29 倍），并将其语料库大小增加了 40 倍

这些代表了通过解决矢量数据库的知识检索瓶颈而实现的模型性能提升类型。效率的提高直接转化为知识更丰富、速度更快、更实惠的 RAG 模型。

未来的机遇与挑战

虽然矢量数据库显然为 RAG 检索提供了巨大优势，但仍有需要持续改进的地方：

• 支持段落扩展和分解以提高回忆率
• 减少非常大的向量空间的量化误差
• 优化片上模型执行的内存使用
• 实现某些实时用例所需的亚毫秒级延迟
• 随着知识来源的快速变化，简化索引更新
• 构建更多模块化查询 API，以便于集成
• 继续改进下游重新排序的相关性信号

解决这些问题将进一步提高 RAG 的效率和能力。矢量数据库的创新步伐将为知识检索开辟更多的可能性。

结论

高效的知识检索是限制检索增强生成模型性能的瓶颈。矢量数据库提供了专门的解决方案，可显著提高 RAG 检索的速度、可扩展性和相关性。

利用矢量数据库，模型可以整合更多知识，更准确地回答问题，并生成具有更高事实依据的输出。这有助于使 RAG 模型适用于现实世界的生产用例。

采用矢量数据库进行 RAG 知识检索仍处于相对较早的阶段，但从迄今为止的令人印象深刻的结果来看，它具有巨大的发展前景。随着技术的不断成熟，我们可以预期矢量数据库对于工业 RAG 模型的重要性将与传统数据库对于支持网络搜索和其他应用的重要性一样。

向量搜索和检索增强生成之间的协同作用有可能将 AI 能力提升到新的水平。高效获取知识最终将实现知识更丰富的智能系统。向量数据库为 RAG 模型解锁海量知识提供了关键，推动了 AI 的变革性进步。

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