JAVA RAG 系统响应慢？Embedding 向量批处理与缓存优化

JAVA RAG 系统响应慢？Embedding 向量批处理与缓存优化

大家好！今天我们来聊聊如何优化 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的响应速度，特别是针对 Embedding 向量处理这个环节。RAG系统在处理大量文档时，Embedding向量的生成和检索往往成为性能瓶颈。我们将深入探讨如何通过批处理和缓存策略来显著提升性能。

RAG 系统简介与性能瓶颈

首先，简单回顾一下RAG系统的工作流程：

1. 文档加载与分割 (Document Loading & Chunking): 将原始文档加载到系统中，并将其分割成更小的文本块（chunks）。
2. Embedding 向量生成 (Embedding Generation): 使用预训练的语言模型（例如，Sentence Transformers、Hugging Face Transformers）为每个文本块生成 Embedding 向量。这些向量将文本块的语义信息编码到高维空间中。
3. 向量索引构建 (Vector Indexing): 将生成的 Embedding 向量存储到向量数据库（例如，FAISS、Milvus、Weaviate）中，并构建索引以加速相似性搜索。
4. 用户查询 (User Query): 接收用户的查询请求。
5. 查询 Embedding 向量生成 (Query Embedding Generation): 为用户的查询请求生成 Embedding 向量。
6. 相似性搜索 (Similarity Search): 在向量数据库中搜索与查询 Embedding 向量最相似的文本块 Embedding 向量。
7. 上下文增强 (Context Augmentation): 将检索到的文本块作为上下文添加到用户的查询请求中。
8. 生成答案 (Answer Generation): 将增强后的查询请求输入到大型语言模型（LLM）中，生成最终的答案。

在上述流程中，Embedding 向量生成和相似性搜索通常是RAG系统的性能瓶颈。尤其是当需要处理大量文档时，Embedding 向量的生成会消耗大量的计算资源和时间。而相似性搜索的效率也直接影响到系统的响应速度。

批处理 Embedding 向量生成

传统的逐个生成 Embedding 向量的方式效率较低，因为它需要频繁地调用 Embedding 模型，造成大量的I/O和计算开销。批处理可以将多个文本块组合成一个批次，然后一次性生成它们的 Embedding 向量。这样可以显著减少模型调用的次数，提高计算效率。

代码示例 (使用 Sentence Transformers):

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.Batchifier;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.util.JsonUtils;
import com.google.gson.JsonObject;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class BatchEmbeddingGenerator {

    private static final String MODEL_NAME = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2";
    private ZooModel<String[], float[][]> model;
    private Predictor<String[], float[][]> predictor;

    public BatchEmbeddingGenerator() throws Exception {
        Criteria<String[], float[][]> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String[].class, float[][].class)
                .optModelName(MODEL_NAME)
                .optTranslator(new SentenceTransformerTranslator())
                .optEngine("PyTorch") // Or "TensorFlow"
                .build();

        this.model = criteria.loadModel();
        this.predictor = model.newPredictor();
    }

    public float[][] generateEmbeddings(List<String> texts) throws Exception {
        String[] textArray = texts.toArray(new String[0]);
        return predictor.predict(textArray);
    }

    public void close() {
        if (predictor != null) {
            predictor.close();
        }
        if (model != null) {
            model.close();
        }
    }

    private static final class SentenceTransformerTranslator implements Translator<String[], float[][]> {
        private Tokenizer tokenizer;
        private int maxSequenceLength;

        @Override
        public void prepare(TranslatorContext ctx) throws IOException {
            Path modelPath = ctx.getModel().getModelPath();
            Path vocabFile = modelPath.resolve("sentencepiece.bpe.model");
            Path configPath = modelPath.resolve("config.json");
            JsonObject config = JsonUtils.parseJsonFile(configPath);
            maxSequenceLength = config.get("max_seq_length").getAsInt();

            tokenizer = Tokenizer.newInstance(vocabFile.toAbsolutePath().toString());
        }

        @Override
        public NDList processInput(TranslatorContext ctx, String[] inputs) {
            NDManager manager = ctx.getNDManager();
            List<Encoding> encodings = new ArrayList<>();
            for (String input : inputs) {
                Encoding encoding = tokenizer.encode(input);
                encodings.add(encoding);
            }

            int[][] ids = new int[inputs.length][maxSequenceLength];
            int[][] mask = new int[inputs.length][maxSequenceLength];
            int[][] typeIds = new int[inputs.length][maxSequenceLength];

            for (int i = 0; i < inputs.length; i++) {
                Encoding encoding = encodings.get(i);
                int validLength = Math.min(maxSequenceLength - 2, encoding.getIds().length);

                ids[i][0] = 0; // [CLS]
                mask[i][0] = 1;
                typeIds[i][0] = 0;

                for (int j = 0; j < validLength; j++) {
                    ids[i][j + 1] = encoding.getIds()[j];
                    mask[i][j + 1] = 1;
                    typeIds[i][j + 1] = 0;
                }

                ids[i][validLength + 1] = 2; // [SEP]
                mask[i][validLength + 1] = 1;
                typeIds[i][validLength + 1] = 0;

                for (int j = validLength + 2; j < maxSequenceLength; j++) {
                    ids[i][j] = 0;
                    mask[i][j] = 0;
                    typeIds[i][j] = 0;
                }
            }

            NDArray idsArray = manager.create(ids);
            NDArray maskArray = manager.create(mask);
            NDArray typeIdsArray = manager.create(typeIds);

            return new NDList(idsArray, maskArray, typeIdsArray);
        }

        @Override
        public float[][] processOutput(TranslatorContext ctx, NDList list) {
            NDArray embeddings = list.get(0);
            return embeddings.toFloatArray2D();
        }

        @Override
        public Batchifier getBatchifier() {
            return Batchifier.STACK;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BatchEmbeddingGenerator generator = new BatchEmbeddingGenerator();
        List<String> texts = Arrays.asList("This is the first sentence.", "This is the second sentence.", "And a third one.");

        float[][] embeddings = generator.generateEmbeddings(texts);

        for (int i = 0; i < embeddings.length; i++) {
            System.out.println("Embedding for sentence " + (i + 1) + ": " + Arrays.toString(embeddings[i]));
        }

        generator.close();
    }
}

代码解释:

1. BatchEmbeddingGenerator 类: 封装了 Embedding 向量生成的功能。
2. MODEL_NAME: 指定了使用的 Sentence Transformers 模型。这里使用了 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 模型，这是一个常用的通用 Embedding 模型。
3. generateEmbeddings(List<String> texts) 方法: 接收一个文本列表，将其转换为字符串数组，然后调用 predictor.predict() 方法生成 Embedding 向量。
4. SentenceTransformerTranslator 类: 实现了 DJL 的 Translator 接口，负责将输入文本转换为模型所需的格式，并将模型的输出转换为 Embedding 向量。 关键在于processInput方法，它将一个字符串数组进行tokenize， padding到相同的长度，并生成input_ids, attention_mask, token_type_ids。
5. main 方法: 演示了如何使用 BatchEmbeddingGenerator 类生成 Embedding 向量。

核心要点：

• DJL框架: 使用DJL框架可以方便的使用Hugging Face的模型，并支持多种后端引擎，例如PyTorch, TensorFlow。
• 批量处理: generateEmbeddings 方法接受一个 List<String> 作为输入，允许一次性处理多个文本块。
• Translator: SentenceTransformerTranslator 负责处理输入输出，将文本转换为模型所需的格式，并将模型的输出转换为 Embedding 向量。
• Tokenizer: 使用Hugging Face的Tokenizer对输入文本进行tokenize。
• Padding: 将所有输入文本填充到相同的长度 (maxSequenceLength)，以满足模型的输入要求。

批处理大小的选择：

批处理大小的选择需要根据实际情况进行调整。通常来说，批处理大小越大，计算效率越高。但是，批处理大小过大可能会导致内存溢出。因此，需要在计算效率和内存消耗之间进行权衡。可以尝试不同的批处理大小，并测试系统的性能，以找到最佳的批处理大小。

表格：不同批处理大小对性能的影响

批处理大小	平均延迟 (ms)	CPU 使用率 (%)	内存使用率 (%)
1	100	20	10
16	200	80	30
32	350	90	50
64	600	95	70

注意：以上数据仅为示例，实际性能会受到硬件配置、模型大小等因素的影响。

Embedding 向量缓存

对于频繁访问的文本块，重复生成 Embedding 向量会造成不必要的计算开销。为了避免这种情况，可以使用缓存来存储已经生成的 Embedding 向量。当需要某个文本块的 Embedding 向量时，首先从缓存中查找，如果缓存中存在，则直接返回缓存的向量；否则，生成新的 Embedding 向量，并将其添加到缓存中。

代码示例 (使用 Guava Cache):

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CachedEmbeddingGenerator {

    private final BatchEmbeddingGenerator embeddingGenerator;
    private final LoadingCache<String, float[]> embeddingCache;

    public CachedEmbeddingGenerator(BatchEmbeddingGenerator embeddingGenerator) {
        this.embeddingGenerator = embeddingGenerator;
        this.embeddingCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(10000) // 设置缓存最大容量
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) // 设置缓存过期时间
                .build(new CacheLoader<String, float[]>() {
                    @Override
                    public float[] load(String text) throws Exception {
                        // 当缓存中不存在时，调用 Embedding 模型生成 Embedding 向量
                        float[][] embeddings = embeddingGenerator.generateEmbeddings(List.of(text));
                        return embeddings[0]; // Assuming batch size of 1
                    }
                });
    }

    public float[] getEmbedding(String text) throws Exception {
        return embeddingCache.get(text);
    }

    public void close() throws Exception {
        embeddingGenerator.close();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BatchEmbeddingGenerator batchEmbeddingGenerator = new BatchEmbeddingGenerator();
        CachedEmbeddingGenerator cachedEmbeddingGenerator = new CachedEmbeddingGenerator(batchEmbeddingGenerator);

        String text = "This is a test sentence.";

        // 第一次获取 Embedding 向量，会调用 Embedding 模型生成
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        float[] embedding1 = cachedEmbeddingGenerator.getEmbedding(text);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("First time: " + (endTime - startTime) + "ms");

        // 第二次获取 Embedding 向量，直接从缓存中获取
        startTime = System.currentTimeMillis();
        float[] embedding2 = cachedEmbeddingGenerator.getEmbedding(text);
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Second time: " + (endTime - startTime) + "ms");

        // 验证两次获取的 Embedding 向量是否相同
        System.out.println("Embeddings are equal: " + java.util.Arrays.equals(embedding1, embedding2));

        cachedEmbeddingGenerator.close();
    }
}

代码解释:

1. CachedEmbeddingGenerator 类: 封装了带缓存的 Embedding 向量生成功能。
2. embeddingCache: 使用 Guava Cache 创建一个缓存，用于存储已经生成的 Embedding 向量。
3. CacheBuilder: 用于配置缓存的参数，例如最大容量和过期时间。
4. CacheLoader: 定义了当缓存中不存在某个键时，如何加载新的值。在这里，我们使用 BatchEmbeddingGenerator 生成新的 Embedding 向量。
5. getEmbedding(String text) 方法: 首先从缓存中查找 Embedding 向量，如果缓存中存在，则直接返回缓存的向量；否则，调用 CacheLoader 生成新的 Embedding 向量，并将其添加到缓存中。
6. main 方法: 演示了如何使用 CachedEmbeddingGenerator 类获取 Embedding 向量。第一次获取 Embedding 向量时，会调用 Embedding 模型生成；第二次获取 Embedding 向量时，直接从缓存中获取，速度会明显加快。

核心要点：

• Guava Cache: 使用 Guava Cache 实现缓存功能，可以方便地配置缓存的参数，例如最大容量和过期时间。
• CacheLoader: 使用 CacheLoader 定义当缓存中不存在某个键时，如何加载新的值。
• 缓存命中率: 缓存命中率是衡量缓存效果的重要指标。缓存命中率越高，说明缓存的效果越好。可以通过调整缓存的参数，例如最大容量和过期时间，来提高缓存命中率。

缓存策略的选择：

缓存策略的选择需要根据实际情况进行调整。常见的缓存策略包括：

• LRU (Least Recently Used): 淘汰最近最少使用的缓存项。
• LFU (Least Frequently Used): 淘汰使用频率最低的缓存项。
• FIFO (First In First Out): 淘汰最先进入缓存的缓存项。
• Time-based Expiration: 根据缓存项的过期时间来淘汰缓存项。

可以根据实际情况选择合适的缓存策略。例如，如果某些文本块经常被访问，可以使用 LFU 缓存策略；如果某些文本块的有效期较短，可以使用 Time-based Expiration 缓存策略。

表格：不同缓存策略的优缺点

缓存策略	优点	缺点
LRU	实现简单，适用于大多数场景	可能会淘汰掉偶尔使用但重要的缓存项
LFU	可以避免淘汰掉使用频率较高的缓存项	实现相对复杂，需要维护使用频率信息
FIFO	实现非常简单	缓存命中率可能较低，不适用于大多数场景
Time-based Expiration	可以根据缓存项的有效期进行淘汰，适用于某些场景	需要设置合理的过期时间，否则可能会影响缓存命中率

结合批处理和缓存

可以将批处理和缓存结合起来使用，以进一步提高 RAG 系统的性能。具体来说，可以先使用批处理生成多个文本块的 Embedding 向量，然后将生成的 Embedding 向量添加到缓存中。这样可以减少模型调用的次数，并提高缓存命中率。

代码示例 (结合批处理和缓存):

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import com.google.common.collect.Lists;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

public class BatchCachedEmbeddingGenerator {

    private final BatchEmbeddingGenerator embeddingGenerator;
    private final LoadingCache<String, float[]> embeddingCache;
    private final int batchSize;

    public BatchCachedEmbeddingGenerator(BatchEmbeddingGenerator embeddingGenerator, int batchSize) {
        this.embeddingGenerator = embeddingGenerator;
        this.batchSize = batchSize;
        this.embeddingCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(10000)
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
                .build(new CacheLoader<String, float[]>() {
                    @Override
                    public float[] load(String text) throws Exception {
                        // 当缓存中不存在时，调用 Embedding 模型生成 Embedding 向量
                        float[][] embeddings = embeddingGenerator.generateEmbeddings(List.of(text));
                        return embeddings[0]; // Assuming batch size of 1
                    }
                });
    }

    public List<float[]> getEmbeddings(List<String> texts) throws Exception {
        List<float[]> embeddings = Lists.newArrayListWithCapacity(texts.size());
        List<String> uncachedTexts = Lists.newArrayList();

        // 首先从缓存中查找 Embedding 向量
        for (String text : texts) {
            try {
                embeddings.add(embeddingCache.get(text));
            } catch (Exception e) {
                uncachedTexts.add(text);
                embeddings.add(null); // Placeholder for uncached embeddings
            }
        }

        // 对于缓存中不存在的文本块，使用批处理生成 Embedding 向量
        if (!uncachedTexts.isEmpty()) {
            // Split uncachedTexts into batches
            List<List<String>> batches = Lists.partition(uncachedTexts, batchSize);

            for (List<String> batch : batches) {
                float[][] batchEmbeddings = embeddingGenerator.generateEmbeddings(batch);
                for (int i = 0; i < batch.size(); i++) {
                    String text = batch.get(i);
                    float[] embedding = batchEmbeddings[i];
                    embeddingCache.put(text, embedding);

                    // Update the embeddings list with the newly generated embeddings
                    int index = texts.indexOf(text); // Find the original index of the text
                    embeddings.set(index, embedding); // Replace the placeholder with the actual embedding
                }
            }
        }

        return embeddings;
    }

    public void close() throws Exception {
        embeddingGenerator.close();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BatchEmbeddingGenerator batchEmbeddingGenerator = new BatchEmbeddingGenerator();
        BatchCachedEmbeddingGenerator batchCachedEmbeddingGenerator = new BatchCachedEmbeddingGenerator(batchEmbeddingGenerator, 16);

        List<String> texts = List.of("This is sentence 1", "This is sentence 2", "This is sentence 1", "This is sentence 3", "This is sentence 2");

        // 获取 Embedding 向量
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<float[]> embeddings = batchCachedEmbeddingGenerator.getEmbeddings(texts);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + "ms");

        System.out.println("Embeddings size: " + embeddings.size());

        batchCachedEmbeddingGenerator.close();
    }
}

代码解释:

1. BatchCachedEmbeddingGenerator 类: 封装了结合批处理和缓存的 Embedding 向量生成功能。
2. batchSize: 指定了批处理的大小。
3. getEmbeddings(List<String> texts) 方法:
   • 首先从缓存中查找 Embedding 向量。
   • 对于缓存中不存在的文本块，将其添加到 uncachedTexts 列表中。
   • 将 uncachedTexts 列表分割成多个批次。
   • 使用 BatchEmbeddingGenerator 生成每个批次的 Embedding 向量。
   • 将生成的 Embedding 向量添加到缓存中。
4. Lists.partition: 使用 Guava 的 Lists.partition 方法将列表分割成多个批次。

核心要点：

• 批量查询和缓存: 首先尝试从缓存中获取所有的Embedding向量，如果缓存未命中，则将未命中的文本块进行批量处理，最后更新缓存。
• Guava Lists.partition: 使用Guava库的Lists.partition方法将列表分割成指定大小的子列表，方便进行批量处理。
• 降低延迟: 通过批量处理未缓存的文本块，可以显著降低延迟，并提高整体性能。

相似性搜索优化

除了 Embedding 向量生成之外，相似性搜索也是 RAG 系统的性能瓶颈之一。可以使用以下方法来优化相似性搜索的性能：

1. 选择合适的向量数据库： 选择合适的向量数据库可以显著提高相似性搜索的效率。常见的向量数据库包括 FAISS、Milvus、Weaviate 等。不同的向量数据库适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择。
2. 构建合适的索引： 向量数据库通常支持多种索引类型，例如 IVF (Inverted File Index)、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 等。不同的索引类型适用于不同的数据分布和查询模式，需要根据实际情况进行选择。
3. 使用近似最近邻搜索 (Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)： ANNS 算法可以在保证一定准确率的前提下，显著提高相似性搜索的速度。常见的 ANNS 算法包括 LSH (Locality Sensitive Hashing)、HNSW 等。
4. 向量量化： 向量量化可以将高维向量压缩成低维向量，从而减少存储空间和计算开销。常见的向量量化算法包括 PQ (Product Quantization)、SQ (Scalar Quantization) 等。

表格：不同向量数据库的优缺点

向量数据库	优点	缺点
FAISS	性能高，支持多种索引类型，适用于大规模向量搜索	需要手动管理索引，不支持分布式部署
Milvus	支持分布式部署，易于扩展，支持多种索引类型	性能相对 FAISS 略低，需要依赖 Kubernetes 等容器编排系统
Weaviate	支持图数据库功能，可以用于构建知识图谱，支持多种索引类型	性能相对 FAISS 略低，功能相对复杂

优化总结

通过批处理 Embedding 向量生成、缓存 Embedding 向量和优化相似性搜索，可以显著提高 Java RAG 系统的响应速度。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的优化策略，并进行充分的测试和调优。

最终的一些建议

• 评估并选择最适合你需求的 Embedding 模型。
• 根据数据量和访问模式调整批处理大小和缓存策略。
• 监控系统的性能，并根据实际情况进行优化。
• 考虑使用 GPU 加速 Embedding 向量的生成。
• 定期更新 Embedding 模型，以提高生成向量的质量。

希望这次分享能帮助大家优化 Java RAG 系统的性能，谢谢大家！