JAVA 高并发环境下构建异步召回链设计，提高 RAG 查询吞吐能力 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

高并发环境下构建异步召回链设计，提高 RAG 查询吞吐能力

大家好，今天我们来探讨一个在实际应用中非常重要的课题：在高并发环境下，如何构建异步召回链，以提升 RAG（Retrieval-Augmented Generation）查询的吞吐能力。RAG 是一种将检索模型与生成模型结合起来的架构，它通过检索外部知识来增强生成模型的性能。在高并发场景下，高效的召回策略是保证 RAG 系统稳定性和用户体验的关键。

RAG 架构回顾与瓶颈分析

首先，让我们简单回顾一下 RAG 架构的基本流程：

用户查询： 接收用户的自然语言查询。
信息检索（Retrieval）： 使用检索模型，根据用户查询从知识库中检索相关文档或段落。
上下文增强（Augmentation）： 将检索到的上下文信息与原始查询拼接，形成增强后的输入。
生成（Generation）： 使用生成模型，根据增强后的输入生成最终答案或响应。

在高并发场景下，RAG 系统面临的主要瓶颈往往集中在信息检索阶段。特别是当知识库规模庞大、检索算法复杂、并发请求量高时，同步的检索操作会极大地阻塞请求处理流程，导致系统响应时间延长，吞吐量下降。

异步召回链的设计原则

为了解决这个问题，我们可以采用异步召回链的设计方法。异步召回链的核心思想是将检索操作从主请求处理线程中解耦出来，利用异步并发技术提高检索效率，从而提升整个 RAG 系统的吞吐量。

在设计异步召回链时，需要遵循以下几个原则：

解耦： 将检索操作与主请求处理流程解耦，避免阻塞。
并发： 利用多线程、协程或其他并发模型，同时处理多个检索请求。
缓冲： 使用缓冲机制，平滑请求峰值，避免系统过载。
监控： 实时监控系统性能指标，及时发现和解决问题。
容错： 设计容错机制，处理检索失败或超时等异常情况。

基于 CompletableFuture 的异步召回链实现

在 Java 平台，CompletableFuture 是一个非常强大的异步编程工具。我们可以利用 CompletableFuture 构建一个高效的异步召回链。

以下是一个简单的示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.Random;

public class AsyncRetrievalChain {

    private final ExecutorService retrievalExecutor; // 检索线程池
    private final KnowledgeBase knowledgeBase; // 知识库

    public AsyncRetrievalChain(int retrievalThreads, KnowledgeBase knowledgeBase) {
        this.retrievalExecutor = Executors.newFixedThreadPool(retrievalThreads);
        this.knowledgeBase = knowledgeBase;
    }

    public CompletableFuture<List<String>> retrieveAsync(String query) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                // 模拟耗时的检索操作
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(500));
                return knowledgeBase.search(query);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                return List.of(); // 或者返回一个错误提示
            }
        }, retrievalExecutor);
    }

    public void shutdown() {
        retrievalExecutor.shutdown();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 模拟知识库
        KnowledgeBase kb = new SimpleKnowledgeBase();

        // 创建异步召回链
        AsyncRetrievalChain chain = new AsyncRetrievalChain(4, kb);

        // 模拟并发请求
        List<CompletableFuture<List<String>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String query = "Query " + i;
            CompletableFuture<List<String>> future = chain.retrieveAsync(query);
            futures.add(future);
        }

        // 等待所有请求完成
        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();

        // 处理结果
        for (int i = 0; i < futures.size(); i++) {
            List<String> results = futures.get(i).get();
            System.out.println("Query " + i + " results: " + results);
        }

        // 关闭线程池
        chain.shutdown();
    }
}

// 模拟知识库接口
interface KnowledgeBase {
    List<String> search(String query);
}

// 模拟简单的知识库实现
class SimpleKnowledgeBase implements KnowledgeBase {
    @Override
    public List<String> search(String query) {
        // 模拟检索结果
        List<String> results = new ArrayList<>();
        results.add("Result 1 for " + query);
        results.add("Result 2 for " + query);
        return results;
    }
}

在这个例子中：

AsyncRetrievalChain 类封装了异步检索逻辑。
retrievalExecutor 是一个固定大小的线程池，用于执行检索任务。
retrieveAsync 方法接收查询语句，并返回一个 CompletableFuture<List<String>> 对象，代表异步检索的结果。
CompletableFuture.supplyAsync() 方法将检索任务提交到线程池中执行。
在 main 方法中，我们模拟了多个并发请求，并使用 CompletableFuture.allOf() 方法等待所有请求完成。

代码解释：

线程池 (retrievalExecutor): 使用 Executors.newFixedThreadPool(retrievalThreads) 创建一个固定大小的线程池。线程池的大小 retrievalThreads 需要根据实际的服务器资源（CPU核心数，内存等）以及检索任务的复杂程度进行调整。过小的线程池会导致任务排队，无法充分利用CPU资源；过大的线程池会导致线程上下文切换开销增加，反而降低性能。通常，线程池大小设置为 CPU 核心数的倍数是一个不错的起点。
CompletableFuture.supplyAsync(): 这个方法是异步编程的关键。它接受两个参数：
- Supplier<U>: 一个提供结果的函数式接口。在这里，它是一个 lambda 表达式 () -> knowledgeBase.search(query)，负责执行实际的检索操作。由于检索操作是耗时的，所以我们希望在独立的线程中执行它，避免阻塞主线程。
- Executor: 一个执行器，用于执行 Supplier 提供的任务。在这里，我们使用 retrievalExecutor 线程池来执行检索任务。这确保了检索任务在线程池中的线程中执行，而不是在主线程中。
异常处理: 在 lambda 表达式中，我们使用了 try-catch 块来处理 InterruptedException。 InterruptedException 会在线程被中断时抛出，例如，当线程池关闭时。如果发生中断，我们会调用 Thread.currentThread().interrupt() 来重新设置中断状态，并返回一个空列表或者一个错误提示。这是一种良好的实践，可以确保程序在异常情况下能够正常运行。
CompletableFuture.allOf(): 这个方法接受一个 CompletableFuture 数组，并返回一个新的 CompletableFuture，该 CompletableFuture 在所有输入的 CompletableFuture 都完成时完成。这允许我们等待所有检索任务完成，然后再处理结果。
CompletableFuture.get(): 这个方法用于获取 CompletableFuture 的结果。由于 CompletableFuture 是异步的， get() 方法可能会阻塞，直到结果可用为止。在这个例子中，我们已经在 CompletableFuture.allOf() 之后调用了 get()，所以可以确保结果已经可用。

优化策略

除了基本的异步实现，我们还可以采用以下策略来进一步优化 RAG 系统的性能：

缓存： 对于频繁访问的查询，可以使用缓存机制，避免重复检索。可以使用 Caffeine, Guava Cache, Redis 等缓存组件。
批量检索： 将多个查询合并成一个批量查询，减少网络开销和数据库压力。如果你的知识库支持批量检索，可以考虑使用此策略。
分片： 将知识库分成多个分片，并行检索多个分片，提高检索速度。
优化检索算法： 选择合适的检索算法，例如向量检索，并对其进行优化，提高检索精度和效率。例如使用 Faiss, Annoy 等向量索引库。
熔断与降级： 当检索服务出现故障时，可以采用熔断机制，防止雪崩效应。同时，可以提供降级服务，例如返回默认答案或使用缓存数据。
异步编排框架: 使用如 Spring Integration, Apache Camel 等异步编排框架，简化异步流程的开发和维护。
监控与告警: 实时监控系统的各项指标 (例如：检索延迟，吞吐量，错误率等)，并设置告警阈值。当指标超过阈值时，及时发出告警，以便快速发现和解决问题。

缓存策略的实现

以下是一个使用 Caffeine 实现缓存策略的示例：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.Random;

public class CachedAsyncRetrievalChain {

    private final ExecutorService retrievalExecutor;
    private final KnowledgeBase knowledgeBase;
    private final Cache<String, List<String>> cache;  // Caffeine 缓存

    public CachedAsyncRetrievalChain(int retrievalThreads, KnowledgeBase knowledgeBase, long cacheSize, long cacheExpireAfterWriteSeconds) {
        this.retrievalExecutor = Executors.newFixedThreadPool(retrievalThreads);
        this.knowledgeBase = knowledgeBase;
        this.cache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(cacheSize)
                .expireAfterWrite(cacheExpireAfterWriteSeconds, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
    }

    public CompletableFuture<List<String>> retrieveAsync(String query) {
        // 首先尝试从缓存中获取结果
        List<String> cachedResult = cache.getIfPresent(query);
        if (cachedResult != null) {
            System.out.println("Cache hit for query: " + query);
            return CompletableFuture.completedFuture(cachedResult); // 直接返回缓存结果
        }

        // 如果缓存未命中，则异步检索
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(500));
                List<String> results = knowledgeBase.search(query);

                // 将结果放入缓存
                cache.put(query, results);
                return results;
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                return List.of();
            }
        }, retrievalExecutor);
    }

    public void shutdown() {
        retrievalExecutor.shutdown();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        KnowledgeBase kb = new SimpleKnowledgeBase();
        CachedAsyncRetrievalChain chain = new CachedAsyncRetrievalChain(4, kb, 100, 60);  // 缓存大小 100，过期时间 60 秒

        List<CompletableFuture<List<String>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String query = "Query " + (i % 3); // 模拟重复查询
            CompletableFuture<List<String>> future = chain.retrieveAsync(query);
            futures.add(future);
        }

        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();

        for (int i = 0; i < futures.size(); i++) {
            List<String> results = futures.get(i).get();
            System.out.println("Query " + (i % 3) + " results: " + results);
        }

        chain.shutdown();
    }
}

代码解释：

Caffeine 缓存: 使用 Caffeine.newBuilder() 创建 Caffeine 缓存。 maximumSize(cacheSize) 设置缓存的最大大小。 expireAfterWrite(cacheExpireAfterWriteSeconds, TimeUnit.SECONDS) 设置缓存的过期时间。
缓存命中: 在 retrieveAsync() 方法中，首先尝试从缓存中获取结果。如果缓存命中，则直接返回缓存结果，避免重复检索。
缓存未命中: 如果缓存未命中，则异步检索，并将结果放入缓存。
重复查询模拟: 在 main() 方法中，我们使用 query = "Query " + (i % 3) 来模拟重复查询。这可以演示缓存的效果。

分片检索的实现

以下是一个简单的分片检索的示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.Random;
import java.util.stream.Collectors;

public class ShardedAsyncRetrievalChain {

    private final ExecutorService retrievalExecutor;
    private final List<KnowledgeBase> knowledgeBaseShards; // 知识库分片

    public ShardedAsyncRetrievalChain(int retrievalThreads, List<KnowledgeBase> knowledgeBaseShards) {
        this.retrievalExecutor = Executors.newFixedThreadPool(retrievalThreads);
        this.knowledgeBaseShards = knowledgeBaseShards;
    }

    public CompletableFuture<List<String>> retrieveAsync(String query) {
        List<CompletableFuture<List<String>>> shardFutures = knowledgeBaseShards.stream()
                .map(shard -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                    try {
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(500));
                        return shard.search(query);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        Thread.currentThread().interrupt();
                        return List.of();
                    }
                }, retrievalExecutor))
                .collect(Collectors.toList());

        // 合并所有分片的结果
        return CompletableFuture.allOf(shardFutures.toArray(new CompletableFuture[0]))
                .thenApply(v -> shardFutures.stream()
                        .map(CompletableFuture::join)
                        .flatMap(List::stream)
                        .collect(Collectors.toList()));
    }

    public void shutdown() {
        retrievalExecutor.shutdown();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 模拟知识库分片
        List<KnowledgeBase> kbShards = new ArrayList<>();
        kbShards.add(new SimpleKnowledgeBase("Shard 1: "));
        kbShards.add(new SimpleKnowledgeBase("Shard 2: "));

        ShardedAsyncRetrievalChain chain = new ShardedAsyncRetrievalChain(4, kbShards);

        List<CompletableFuture<List<String>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            String query = "Query " + i;
            CompletableFuture<List<String>> future = chain.retrieveAsync(query);
            futures.add(future);
        }

        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();

        for (int i = 0; i < futures.size(); i++) {
            List<String> results = futures.get(i).get();
            System.out.println("Query " + i + " results: " + results);
        }

        chain.shutdown();
    }
}

// 模拟知识库接口
interface KnowledgeBase {
    List<String> search(String query);
}

// 模拟简单的知识库实现
class SimpleKnowledgeBase implements KnowledgeBase {

    private String shardPrefix;

    public SimpleKnowledgeBase(String shardPrefix) {
        this.shardPrefix = shardPrefix;
    }

    public SimpleKnowledgeBase() {
        this.shardPrefix = "";
    }

    @Override
    public List<String> search(String query) {
        // 模拟检索结果
        List<String> results = new ArrayList<>();
        results.add(shardPrefix + "Result 1 for " + query);
        results.add(shardPrefix + "Result 2 for " + query);
        return results;
    }
}

代码解释：

知识库分片 (knowledgeBaseShards): knowledgeBaseShards 是一个 KnowledgeBase 对象的列表，每个对象代表一个知识库分片。
并行检索: 使用 knowledgeBaseShards.stream().map() 对每个分片并行执行检索操作。每个检索操作都返回一个 CompletableFuture<List<String>>。
结果合并: 使用 CompletableFuture.allOf() 等待所有分片检索完成。然后，使用 thenApply() 将所有分片的结果合并成一个列表。
flatMap(List::stream): 这个操作将一个 List<List<String>> 转换为一个 List<String>。它将每个内部列表展开成一个流，然后将所有流连接成一个流。

实际应用中的考虑

在实际应用中，还需要考虑以下因素：

知识库的结构和规模： 知识库的结构和规模会影响检索算法的选择和分片策略。
查询的复杂度和频率： 查询的复杂度和频率会影响缓存策略和线程池大小。
系统的资源限制： 系统的资源限制（CPU、内存、网络带宽）会影响并发度。

需要根据实际情况进行测试和调优，才能达到最佳的性能。

总结一下

我们讨论了在高并发环境下构建异步召回链，以提高 RAG 查询吞吐能力的方法。核心思想是将检索操作从主请求处理线程中解耦出来，利用异步并发技术提高检索效率。通过使用 CompletableFuture，缓存，分片等技术，我们可以构建一个高性能，可扩展的 RAG 系统。

RAG 异步化架构展望

展望未来，RAG 架构的异步化将更加深入和智能化。我们可以预见以下发展趋势：

Serverless RAG: 利用 Serverless 计算平台的弹性伸缩能力，构建完全无状态的异步 RAG 系统。
基于 Actor 模型的 RAG: 使用 Actor 模型 (例如 Akka) 构建分布式 RAG 系统，实现更高的并发和容错能力。
自适应异步调度: 根据系统负载和查询特点，动态调整异步并发度和缓存策略。

希望今天的分享能对大家有所帮助。谢谢！

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