RAG 候选召回数量动态调整对系统吞吐与性能的工程化优化策略

好的，没问题。

大家好，今天我们来深入探讨一个在检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 系统中至关重要的性能优化策略：RAG 候选召回数量的动态调整。

RAG 系统通过检索外部知识库，并将检索到的相关信息融入到生成模型的输入中，从而提升生成文本的质量和可靠性。然而，检索过程本身也是一个计算密集型操作，尤其是当我们需要召回大量的候选文档时。因此，如何高效地召回高质量的候选文档，并在系统吞吐和性能之间取得平衡，是一个值得深入研究的问题。

1. 问题的本质与挑战

在 RAG 系统中，候选召回数量直接影响以下几个关键方面：

生成质量： 召回的候选文档越多，覆盖相关信息的概率越高，理论上可以提升生成文本的质量和准确性。但同时，过多的无关文档也会引入噪声，降低生成质量。
检索延迟： 召回的候选文档越多，检索过程的计算量越大，检索延迟越高，从而影响用户体验。
资源消耗： 召回的候选文档越多，后续处理步骤（例如，排序、过滤、融入生成模型）所需的计算资源和内存资源也越多。

因此，我们需要找到一个合适的候选召回数量，使得在保证生成质量的前提下，最大限度地降低检索延迟和资源消耗。这个最佳的候选召回数量并非一成不变，而是会受到多种因素的影响，例如：

查询的复杂度： 复杂的查询可能需要更多的候选文档才能覆盖相关信息。
知识库的密度： 知识库中相关信息的密度越高，需要的候选文档数量可能越少。
硬件资源： 硬件资源的限制会影响我们可以召回的候选文档数量。
用户对延迟的容忍度： 不同用户对延迟的容忍度不同，可以根据用户画像进行调整。

2. 静态召回数量的局限性

最简单的策略是使用静态的候选召回数量，例如，始终召回前 K 个最相关的文档。然而，这种策略存在明显的局限性：

无法适应查询的复杂度： 对于简单的查询，召回过多的候选文档会浪费资源；对于复杂的查询，召回的候选文档可能不足以覆盖相关信息。
无法适应知识库的密度： 对于密度较低的知识库，召回过多的候选文档会引入大量的噪声。
无法适应硬件资源的限制： 在资源有限的情况下，静态的召回数量可能会导致系统崩溃或性能下降。

3. 动态调整策略：基于查询的自适应召回

为了克服静态召回数量的局限性，我们可以采用动态调整策略，根据查询的复杂度、知识库的密度、硬件资源等因素，自适应地调整候选召回数量。

以下是一些常见的动态调整策略：

基于查询相似度的调整： 我们可以计算查询与候选文档之间的相似度，并设置一个相似度阈值。只有相似度高于阈值的文档才会被召回。阈值本身可以动态调整，例如，根据查询的长度、关键词的数量等因素进行调整。

import numpy as np

def similarity_threshold(query_embedding, document_embeddings, threshold_base=0.7, query_complexity_factor=0.1):
    """
    根据查询的复杂度动态调整相似度阈值.

    Args:
        query_embedding (np.ndarray): 查询的 embedding.
        document_embeddings (np.ndarray): 文档 embeddings 列表.
        threshold_base (float): 基础阈值.
        query_complexity_factor (float): 查询复杂度因子.

    Returns:
        float: 动态调整后的相似度阈值.
    """
    # 计算查询的复杂度 (例如，基于 embedding 的 L2 范数).  更复杂的查询往往需要更低的阈值，召回更多结果
    query_complexity = np.linalg.norm(query_embedding)

    # 动态调整阈值
    adjusted_threshold = threshold_base - query_complexity * query_complexity_factor

    # 阈值限制在合理范围内
    return max(0.1, min(0.9, adjusted_threshold))  # 保证阈值在 0.1 和 0.9 之间

def retrieve_documents_with_dynamic_threshold(query_embedding, document_embeddings, documents, threshold_base=0.7, query_complexity_factor=0.1):
    """
    使用动态阈值检索文档.

    Args:
        query_embedding (np.ndarray): 查询的 embedding.
        document_embeddings (list[np.ndarray]): 文档 embeddings 列表.
        documents (list[str]): 文档列表.
        threshold_base (float): 基础阈值.
        query_complexity_factor (float): 查询复杂度因子.

    Returns:
        list[str]: 检索到的文档列表.
    """

    threshold = similarity_threshold(query_embedding, document_embeddings, threshold_base, query_complexity_factor)
    retrieved_documents = []

    for i, doc_embedding in enumerate(document_embeddings):
        similarity = np.dot(query_embedding, doc_embedding) / (np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(doc_embedding)) # 使用余弦相似度
        if similarity >= threshold:
            retrieved_documents.append(documents[i])

    return retrieved_documents

# 示例用法
query = "What are the effects of climate change on coastal regions?"
documents = [
    "Climate change is causing sea levels to rise.",
    "Coastal erosion is a major problem in many areas.",
    "The economy is booming.",
    "Renewable energy sources are becoming more popular."
]

# 假设我们已经有了 query 和 document 的 embeddings
query_embedding = np.random.rand(100)  # 假设 embedding 维度为 100
document_embeddings = [np.random.rand(100) for _ in documents]

retrieved_docs = retrieve_documents_with_dynamic_threshold(query_embedding, document_embeddings, documents)
print(f"Retrieved documents: {retrieved_docs}")

在这个例子中，similarity_threshold 函数根据查询 embedding 的 L2 范数来调整相似度阈值。更复杂的查询（L2范数更大）会导致更低的阈值，从而召回更多的文档。 retrieve_documents_with_dynamic_threshold 函数使用调整后的阈值来检索文档。

基于查询关键词的调整： 我们可以根据查询中关键词的数量、词频、逆文档频率 (IDF) 等因素来调整候选召回数量。例如，对于包含多个关键词的查询，可以增加候选召回数量；对于包含罕见关键词的查询，可以减少候选召回数量。

import math

def adjust_recall_size_by_keywords(query, document_frequency, base_recall_size=10, rare_keyword_boost=5, common_keyword_penalty=2):
    """
    根据查询中的关键词调整召回数量.

    Args:
        query (str): 查询字符串.
        document_frequency (dict[str, int]): 关键词的文档频率字典.
        base_recall_size (int): 基础召回数量.
        rare_keyword_boost (int): 罕见关键词的增强因子.
        common_keyword_penalty (int): 常见关键词的惩罚因子.

    Returns:
        int: 调整后的召回数量.
    """
    keywords = query.split()  # 简单的分词

    adjusted_recall_size = base_recall_size

    for keyword in keywords:
        if keyword in document_frequency:
            df = document_frequency[keyword]
            # 使用 IDF 作为调整因子
            idf = math.log(len(document_frequency) / (df + 1)) # 加1防止除以0

            if idf > 5: # 罕见关键词
                adjusted_recall_size += rare_keyword_boost
            elif idf < 1: # 常见关键词
                adjusted_recall_size -= common_keyword_penalty
        else:
            adjusted_recall_size += rare_keyword_boost # 未知关键词也认为是罕见关键词

    return max(1, adjusted_recall_size) # 确保召回数量大于等于1

# 示例用法
query = "effects climate change coastal regions"
document_frequency = {
    "effects": 1000,
    "climate": 500,
    "change": 500,
    "coastal": 200,
    "regions": 200,
    "unknown": 10
}

adjusted_size = adjust_recall_size_by_keywords(query, document_frequency)
print(f"Adjusted recall size: {adjusted_size}")

在这个例子中，adjust_recall_size_by_keywords 函数根据查询中关键词的 IDF 值来调整召回数量。罕见关键词会增加召回数量，而常见关键词会减少召回数量。未知关键词也按罕见关键词处理。

基于知识库密度的调整： 我们可以评估知识库中与查询相关信息的密度，并根据密度来调整候选召回数量。例如，对于密度较高的知识库，可以减少候选召回数量；对于密度较低的知识库，可以增加候选召回数量。评估知识库密度的一个方法是，先召回一批候选文档，然后计算这些文档之间的相似度，如果相似度很高，则说明知识库密度较高。

基于硬件资源的调整： 我们可以根据硬件资源的利用率（例如，CPU 使用率、内存使用率）来动态调整候选召回数量。例如，当 CPU 使用率较高时，可以减少候选召回数量；当内存使用率较高时，可以减少候选召回数量。

import psutil

def adjust_recall_size_by_resource_usage(base_recall_size=10, cpu_threshold=80, memory_threshold=80, decrease_factor=0.5):
    """
    根据 CPU 和内存使用率调整召回数量.

    Args:
        base_recall_size (int): 基础召回数量.
        cpu_threshold (int): CPU 使用率阈值 (百分比).
        memory_threshold (int): 内存使用率阈值 (百分比).
        decrease_factor (float): 降低因子.

    Returns:
        int: 调整后的召回数量.
    """
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=0.1) # 短时间内的平均 CPU 使用率
    memory_usage = psutil.virtual_memory().percent

    adjusted_recall_size = base_recall_size

    if cpu_usage > cpu_threshold or memory_usage > memory_threshold:
        adjusted_recall_size = int(base_recall_size * (1 - decrease_factor)) # 线性降低
        print(f"Resource usage high (CPU: {cpu_usage}%, Memory: {memory_usage}%), reducing recall size to {adjusted_recall_size}")

    return max(1, adjusted_recall_size)  # 确保召回数量大于等于1

# 示例用法
adjusted_size = adjust_recall_size_by_resource_usage()
print(f"Adjusted recall size: {adjusted_size}")

在这个例子中，adjust_recall_size_by_resource_usage 函数根据 CPU 和内存使用率来动态降低召回数量。如果CPU或内存使用率超过阈值，召回数量会线性降低。 psutil 库提供了跨平台的方式来获取系统资源使用情况。

基于用户反馈的调整： 我们可以根据用户的反馈（例如，点击率、满意度）来动态调整候选召回数量。例如，如果用户对检索结果的满意度较低，可以增加候选召回数量；如果用户对检索结果的满意度较高，可以减少候选召回数量。这通常需要一个在线学习的机制，不断根据用户的反馈调整召回策略。

4. 工程化优化策略

除了动态调整策略本身，我们还可以采用一些工程化优化策略来提升 RAG 系统的吞吐和性能：

索引优化： 使用高效的索引结构（例如，倒排索引、向量索引）可以加速检索过程。常见的向量索引包括 FAISS, Annoy, HNSWLib 等。
缓存机制： 对于常见的查询，我们可以将检索结果缓存起来，避免重复计算。可以采用 Redis, Memcached 等缓存系统。

并行计算： 将检索过程并行化可以充分利用多核 CPU 的优势，提升检索速度。可以使用 Python 的 multiprocessing 模块或更高级的分布式计算框架，如 Dask 或 Spark。

import concurrent.futures
import time

def process_document(query_embedding, document_embedding, document):
    """
    处理单个文档，计算相似度并返回结果.
    """
    similarity = np.dot(query_embedding, document_embedding) / (np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(document_embedding))
    return (document, similarity)

def parallel_retrieve_documents(query_embedding, document_embeddings, documents, top_k=10):
    """
    使用并行计算检索文档.

    Args:
        query_embedding (np.ndarray): 查询的 embedding.
        document_embeddings (list[np.ndarray]): 文档 embeddings 列表.
        documents (list[str]): 文档列表.
        top_k (int): 返回前 K 个最相关的文档.

    Returns:
        list[str]: 检索到的文档列表.
    """

    start_time = time.time()

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:  # 使用线程池
        # 提交所有文档处理任务
        futures = [executor.submit(process_document, query_embedding, doc_embedding, doc)
                   for doc_embedding, doc in zip(document_embeddings, documents)]

        # 等待所有任务完成并收集结果
        results = [future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)] # 按照完成的顺序返回结果

    end_time = time.time()
    print(f"Parallel retrieval took {end_time - start_time:.4f} seconds")

    # 根据相似度排序并返回前 K 个文档
    sorted_results = sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    top_documents = [doc for doc, _ in sorted_results[:top_k]]

    return top_documents

# 示例用法
query = "What are the effects of climate change on coastal regions?"
documents = [f"Document {i}" for i in range(100)] # 100 个文档
query_embedding = np.random.rand(100)
document_embeddings = [np.random.rand(100) for _ in documents]

retrieved_docs = parallel_retrieve_documents(query_embedding, document_embeddings, documents)
print(f"Retrieved documents: {retrieved_docs}")

这个例子使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建一个线程池来并行处理文档。 executor.submit 提交任务， concurrent.futures.as_completed 按照完成的顺序返回结果，可以尽早处理已经完成的任务。

量化压缩： 对 embedding 向量进行量化压缩可以降低内存消耗，提升检索速度。例如，可以将 32 位浮点数转换为 8 位整数。
模型蒸馏： 使用更小的模型来替代原始的生成模型可以降低计算量，提升生成速度。
异步处理： 将检索过程与生成过程解耦，使用异步处理可以避免阻塞主线程，提升用户体验。可以使用 Celery, RabbitMQ 等消息队列。

5. 监控与评估

为了评估动态调整策略的效果，我们需要建立完善的监控与评估体系。

监控指标：

指标	描述
检索延迟	检索过程所花费的时间
候选召回数量	实际召回的候选文档数量
CPU 使用率	CPU 的利用率
内存使用率	内存的利用率
生成质量	生成文本的准确性、流畅性、相关性等指标
用户点击率	用户点击检索结果的概率
用户满意度	用户对检索结果的满意程度

评估方法：
- A/B 测试： 将不同的动态调整策略应用到不同的用户群体，比较它们的性能指标。
- 离线评估： 使用预先标注好的数据集，评估不同动态调整策略的生成质量。
- 在线评估： 在实际应用中，收集用户反馈，评估不同动态调整策略的用户体验。

6. 一个更复杂的例子：集成多种策略

一个更实际的 RAG 系统可能会集成多种动态调整策略，并根据不同的场景选择合适的策略。例如，可以根据查询的复杂度选择基于查询相似度的调整策略，根据硬件资源的利用率选择基于硬件资源的调整策略。

import numpy as np
import psutil
import math
import concurrent.futures
import time

# （省略上面已经定义过的 similarity_threshold, retrieve_documents_with_dynamic_threshold,
# adjust_recall_size_by_keywords, adjust_recall_size_by_resource_usage, process_document, parallel_retrieve_documents 函数的定义）

def adaptive_rag(query, documents, query_embedding, document_embeddings, document_frequency,
                 base_recall_size=10, cpu_threshold=80, memory_threshold=80,
                 rare_keyword_boost=5, common_keyword_penalty=2,
                 threshold_base=0.7, query_complexity_factor=0.1, top_k=5):
    """
    集成多种动态调整策略的自适应 RAG 系统.

    Args:
        query (str): 查询字符串.
        documents (list[str]): 文档列表.
        query_embedding (np.ndarray): 查询的 embedding.
        document_embeddings (list[np.ndarray]): 文档 embeddings 列表.
        document_frequency (dict[str, int]): 关键词的文档频率字典.
        base_recall_size (int): 基础召回数量.
        cpu_threshold (int): CPU 使用率阈值 (百分比).
        memory_threshold (int): 内存使用率阈值 (百分比).
        rare_keyword_boost (int): 罕见关键词的增强因子.
        common_keyword_penalty (int): 常见关键词的惩罚因子.
        threshold_base (float): 基础阈值.
        query_complexity_factor (float): 查询复杂度因子.
        top_k (int): 返回前 K 个最相关的文档.

    Returns:
        list[str]: 检索到的文档列表.
    """

    # 1. 根据资源使用率调整基础召回数量
    resource_adjusted_size = adjust_recall_size_by_resource_usage(base_recall_size, cpu_threshold, memory_threshold)

    # 2. 根据关键词调整召回数量
    keyword_adjusted_size = adjust_recall_size_by_keywords(query, document_frequency, resource_adjusted_size, rare_keyword_boost, common_keyword_penalty)

    # 3.  根据相似度阈值进行过滤
    threshold = similarity_threshold(query_embedding, document_embeddings, threshold_base, query_complexity_factor)

    filtered_documents = []
    filtered_embeddings = []
    for i, doc_embedding in enumerate(document_embeddings):
        similarity = np.dot(query_embedding, doc_embedding) / (np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(doc_embedding))
        if similarity >= threshold:
            filtered_documents.append(documents[i])
            filtered_embeddings.append(doc_embedding)

    # 4. 如果过滤后的文档数量超过调整后的召回数量，则进行截断
    if len(filtered_documents) > keyword_adjusted_size:
        #  对过滤后的文档进行排序，选择最相关的
        similarities = [np.dot(query_embedding, doc_embedding) / (np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(doc_embedding)) for doc_embedding in filtered_embeddings]
        sorted_indices = np.argsort(similarities)[::-1] # 降序排序
        selected_documents = [filtered_documents[i] for i in sorted_indices[:keyword_adjusted_size]]
        selected_embeddings = [filtered_embeddings[i] for i in sorted_indices[:keyword_adjusted_size]]

    else:
        selected_documents = filtered_documents
        selected_embeddings = filtered_embeddings

    # 5. 并行检索最终的文档
    final_documents = parallel_retrieve_documents(query_embedding, selected_embeddings, selected_documents, top_k)

    return final_documents

# 示例用法
query = "effects climate change coastal regions and extreme weather"
documents = [f"Document {i}" for i in range(100)] # 100 个文档
query_embedding = np.random.rand(100)
document_embeddings = [np.random.rand(100) for _ in documents]
document_frequency = {
    "effects": 1000,
    "climate": 500,
    "change": 500,
    "coastal": 200,
    "regions": 200,
    "extreme": 100,
    "weather": 100,
    "unknown": 10
}

retrieved_docs = adaptive_rag(query, documents, query_embedding, document_embeddings, document_frequency)
print(f"Retrieved documents: {retrieved_docs}")

这个 adaptive_rag 函数集成了多个动态调整策略：

根据资源使用率调整基础召回数量。
根据关键词调整召回数量。
根据相似度阈值进行过滤。
如果过滤后的文档数量超过调整后的召回数量，则进行截断。
并行检索最终的文档。

这种集成策略可以根据不同的场景选择合适的调整策略，从而实现更优的性能。

7. 需要持续迭代优化

候选召回数量的动态调整是一个持续迭代优化的过程。我们需要不断地收集数据、评估效果、调整策略，才能找到最适合特定 RAG 系统的配置。同时，需要关注新的技术和算法，例如，更先进的索引结构、更高效的相似度计算方法，以及更智能的动态调整策略。只有不断学习和改进，才能构建出高性能、高质量的 RAG 系统。

策略总结，不断优化

总而言之，动态调整 RAG 系统中候选召回数量是一项涉及多个因素的复杂任务。通过结合查询特性、知识库密度、硬件资源以及用户反馈，并辅以索引优化、缓存机制和并行计算等工程化手段，我们可以构建出更加高效、智能的 RAG 系统。持续的监控、评估与迭代优化是确保系统性能长期稳定和提升的关键。

RAG 候选召回数量动态调整对系统吞吐与性能的工程化优化策略

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