RAG 在高实时要求场景如何优化缓存策略降低检索延迟 - 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

RAG 在高实时要求场景下的缓存优化策略：编程专家讲座

大家好，今天我们来深入探讨一下RAG（Retrieval-Augmented Generation）在对实时性要求极高的场景下，如何通过优化缓存策略来显著降低检索延迟。RAG 结合了检索和生成两种范式，在许多应用中表现出色，但其检索环节的延迟往往成为瓶颈，尤其是在需要快速响应的场景下。因此，高效的缓存策略至关重要。

一、RAG 系统架构回顾与延迟分析

首先，我们简单回顾一下 RAG 系统的基本架构：

索引构建 (Indexing): 将海量文档进行预处理，并利用 embedding 模型（如 Sentence Transformers, OpenAI Embeddings）将其转换为向量表示，存储在向量数据库中（如 Faiss, Chroma, Weaviate）。这是一个离线过程。
检索 (Retrieval): 当用户发起查询时，将查询语句同样转换为向量表示，然后在向量数据库中进行相似性搜索，找到与查询最相关的文档片段。
生成 (Generation): 将检索到的文档片段与原始查询一起输入到大型语言模型（LLM）中，生成最终的回复。

延迟主要集中在以下几个环节：

查询向量化： 将用户查询转换为向量表示需要一定的时间。
向量数据库检索： 在大规模向量数据库中进行相似性搜索的耗时。
LLM 推理： LLM 生成回复本身也需要时间。

在高实时要求场景下，我们重点关注前两个环节的延迟，尤其是向量数据库检索的延迟。即使 LLM 推理速度很快，如果检索环节耗时过长，整体响应时间仍然无法满足要求。

二、缓存策略概览：从简单到复杂

针对 RAG 系统的特点，我们可以采用多种缓存策略，从最简单的键值对缓存到更复杂的语义缓存。

简单键值对缓存 (Key-Value Cache):

这是最基础的缓存策略，将原始查询作为 key，对应的检索结果（文档片段）作为 value 存储起来。当接收到相同的查询时，直接从缓存中返回结果，避免重复检索。

import redis

class SimpleCache:
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.redis_client = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)

    def get(self, key):
        value = self.redis_client.get(key)
        if value:
            return value.decode('utf-8')  # Assuming UTF-8 encoding
        return None

    def set(self, key, value, expiry=3600): # expiry in seconds
        self.redis_client.set(key, value, ex=expiry)

# Example Usage
cache = SimpleCache()

def retrieve_from_rag(query):
    # Simulate RAG retrieval process
    print(f"Simulating retrieval for query: {query}")
    import time
    time.sleep(0.5) # Simulate retrieval latency
    return f"Retrieved document for query: {query}"

def rag_with_simple_cache(query):
    cached_result = cache.get(query)
    if cached_result:
        print("Cache hit!")
        return cached_result
    else:
        print("Cache miss!")
        result = retrieve_from_rag(query)
        cache.set(query, result)
        return result

# First request
print(rag_with_simple_cache("What is the capital of France?"))
# Second request (cache hit)
print(rag_with_simple_cache("What is the capital of France?"))

优点: 实现简单，速度快。
缺点: 只能处理完全相同的查询，无法处理语义相似但表达不同的查询。对缓存空间的利用率较低。

向量缓存 (Vector Cache):

将查询的向量表示作为 key，对应的检索结果作为 value 存储起来。当接收到新的查询时，首先计算其向量表示，然后与缓存中的 key （查询向量）进行相似性搜索。如果找到相似的 key，则认为缓存命中。

import redis
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class VectorCache:
    def __init__(self, embedding_model, host='localhost', port=6379, db=1, similarity_threshold=0.9):
        self.redis_client = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
        self.embedding_model = embedding_model # Assume it has an 'encode' method
        self.similarity_threshold = similarity_threshold

    def get(self, query_vector):
        # Find the most similar query vector in the cache
        best_match_key = None
        best_similarity = -1
        for key in self.redis_client.keys():
            if key.startswith(b'query_vector:'):
                cached_vector = np.frombuffer(self.redis_client.get(key), dtype=np.float32)
                similarity = cosine_similarity(query_vector.reshape(1, -1), cached_vector.reshape(1, -1))[0][0]
                if similarity > best_similarity:
                    best_similarity = similarity
                    best_match_key = key

        if best_match_key and best_similarity >= self.similarity_threshold:
            print(f"Vector Cache hit with similarity: {best_similarity}")
            return self.redis_client.get(best_match_key.replace(b'query_vector:', b'result:')).decode('utf-8')
        else:
            print("Vector Cache miss!")
            return None

    def set(self, query_vector, result, expiry=3600):
        # Store the query vector and the corresponding result
        query_vector_key = f'query_vector:{np.random.randint(1000000)}'.encode('utf-8') # Unique key
        result_key = query_vector_key.replace(b'query_vector:', b'result:')

        self.redis_client.set(query_vector_key, query_vector.tobytes(), ex=expiry)
        self.redis_client.set(result_key, result, ex=expiry)

# Example Usage (requires an embedding model)
# Assume you have a pre-trained embedding model
class DummyEmbeddingModel:
    def encode(self, text):
        # Replace with actual embedding generation
        import hashlib
        hash_object = hashlib.sha256(text.encode())
        hex_dig = hash_object.hexdigest()
        return np.array([float(int(hex_dig[i:i+2], 16))/255 for i in range(0, 32, 2)]) # 16-dimensional embedding

embedding_model = DummyEmbeddingModel()
vector_cache = VectorCache(embedding_model)

def retrieve_from_rag(query):
    # Simulate RAG retrieval process
    print(f"Simulating retrieval for query: {query}")
    import time
    time.sleep(0.5) # Simulate retrieval latency
    return f"Retrieved document for query: {query}"

def rag_with_vector_cache(query):
    query_vector = embedding_model.encode(query)
    cached_result = vector_cache.get(query_vector)
    if cached_result:
        return cached_result
    else:
        result = retrieve_from_rag(query)
        vector_cache.set(query_vector, result)
        return result

# First request
print(rag_with_vector_cache("What is the capital of France?"))
# Second request (cache hit - assuming similarity is high enough)
print(rag_with_vector_cache("Tell me about the capital of France"))

优点: 可以处理语义相似的查询，提高了缓存命中率。
缺点: 需要额外的向量相似性搜索，增加了计算复杂度。对相似度阈值的选择非常敏感。

语义缓存 (Semantic Cache):

在向量缓存的基础上，进一步考虑了上下文信息和文档片段的语义。不仅缓存查询向量，还缓存检索到的文档片段的向量表示。当接收到新的查询时，首先计算查询向量，然后与缓存中的查询向量进行相似性搜索。如果找到相似的查询向量，再比较新查询与缓存中对应文档片段的语义相关性。只有当查询与文档片段都足够相似时，才认为缓存命中。

import redis
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class SemanticCache:
    def __init__(self, embedding_model, host='localhost', port=6379, db=2, query_similarity_threshold=0.9, document_similarity_threshold=0.8):
        self.redis_client = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
        self.embedding_model = embedding_model
        self.query_similarity_threshold = query_similarity_threshold
        self.document_similarity_threshold = document_similarity_threshold

    def get(self, query, query_vector):
        # Find the most similar query vector in the cache
        best_match_key = None
        best_query_similarity = -1

        for key in self.redis_client.keys():
            if key.startswith(b'query_vector:'):
                cached_vector = np.frombuffer(self.redis_client.get(key), dtype=np.float32)
                similarity = cosine_similarity(query_vector.reshape(1, -1), cached_vector.reshape(1, -1))[0][0]
                if similarity > best_query_similarity:
                    best_query_similarity = similarity
                    best_match_key = key

        if best_match_key and best_query_similarity >= self.query_similarity_threshold:
            # Compare document similarity
            document = self.redis_client.get(best_match_key.replace(b'query_vector:', b'result:')).decode('utf-8')
            document_vector = embedding_model.encode(document)  # Assuming document is also a string
            new_document_vector = embedding_model.encode(query) # Embedding the new query as if it's a document

            document_similarity = cosine_similarity(new_document_vector.reshape(1, -1), document_vector.reshape(1, -1))[0][0]

            if document_similarity >= self.document_similarity_threshold:
                print(f"Semantic Cache hit! Query Similarity: {best_query_similarity}, Document Similarity: {document_similarity}")
                return document
            else:
                print(f"Semantic Cache miss (Document Similarity too low: {document_similarity})")
                return None
        else:
            print("Semantic Cache miss (Query Similarity too low)")
            return None

    def set(self, query_vector, result, expiry=3600):
        # Store the query vector and the corresponding result
        query_vector_key = f'query_vector:{np.random.randint(1000000)}'.encode('utf-8') # Unique key
        result_key = query_vector_key.replace(b'query_vector:', b'result:')

        self.redis_client.set(query_vector_key, query_vector.tobytes(), ex=expiry)
        self.redis_client.set(result_key, result, ex=expiry)

# Example Usage (requires an embedding model)
# Assume you have a pre-trained embedding model
class DummyEmbeddingModel:
    def encode(self, text):
        # Replace with actual embedding generation
        import hashlib
        hash_object = hashlib.sha256(text.encode())
        hex_dig = hash_object.hexdigest()
        return np.array([float(int(hex_dig[i:i+2], 16))/255 for i in range(0, 32, 2)]) # 16-dimensional embedding

embedding_model = DummyEmbeddingModel()
semantic_cache = SemanticCache(embedding_model)

def retrieve_from_rag(query):
    # Simulate RAG retrieval process
    print(f"Simulating retrieval for query: {query}")
    import time
    time.sleep(0.5) # Simulate retrieval latency
    return f"Retrieved document for query: {query}"

def rag_with_semantic_cache(query):
    query_vector = embedding_model.encode(query)
    cached_result = semantic_cache.get(query, query_vector)
    if cached_result:
        return cached_result
    else:
        result = retrieve_from_rag(query)
        semantic_cache.set(query_vector, result)
        return result

# First request
print(rag_with_semantic_cache("What is the capital of France?"))
# Second request (cache hit - assuming similarity is high enough)
print(rag_with_semantic_cache("Tell me about the capital of France"))
# Third request (Cache Miss - low document similarity because the context is entirely different)
print(rag_with_semantic_cache("What is the weather in Paris?"))

优点: 进一步提高了缓存的准确性和相关性，减少了错误缓存带来的负面影响。
缺点: 计算复杂度更高，需要维护文档片段的向量表示。需要仔细调整查询和文档相似度阈值。

三、缓存策略的优化技巧

除了选择合适的缓存策略外，还可以采用以下优化技巧来进一步提升缓存性能：

TTL (Time-To-Live) 设置：

为缓存条目设置合理的 TTL，避免缓存过期数据。TTL 的选择需要根据数据的更新频率和重要性进行权衡。对于实时性要求高的数据，可以设置较短的 TTL；对于相对静态的数据，可以设置较长的 TTL。
LRU (Least Recently Used) 或 LFU (Least Frequently Used) 淘汰策略：

当缓存空间不足时，需要淘汰一些旧的缓存条目。LRU 策略淘汰最近最少使用的条目，而 LFU 策略淘汰使用频率最低的条目。选择哪种策略取决于具体的应用场景。在 RAG 系统中，LRU 策略可能更适合，因为最近使用的查询往往更容易再次被使用。大多数缓存系统（如 Redis）都内置了 LRU 或 LFU 淘汰策略。
预热 (Pre-warming) 缓存：

在系统启动或流量高峰到来之前，预先将一些热门查询的检索结果加载到缓存中，以提高缓存命中率。可以通过分析历史查询日志或预测用户行为来确定需要预热的查询。
分层缓存 (Tiered Caching):

采用多层缓存结构，例如使用内存缓存（如 Redis）作为第一层缓存，使用磁盘缓存（如 SSD）作为第二层缓存。内存缓存速度快但容量有限，磁盘缓存容量大但速度慢。通过分层缓存，可以兼顾速度和容量的需求。
异步更新 (Asynchronous Update):

当缓存未命中时，可以异步地从向量数据库中检索结果，并将结果更新到缓存中。这样可以避免阻塞主线程，提高系统的响应速度。可以使用消息队列（如 Kafka, RabbitMQ）来实现异步更新。
近似最近邻 (Approximate Nearest Neighbor, ANN) 索引的优化：

向量数据库通常使用 ANN 索引来加速相似性搜索。优化 ANN 索引的参数（如聚类数量、搜索半径）可以提高检索速度。但是，提高检索速度往往会牺牲一定的准确性，因此需要在速度和准确性之间进行权衡。

四、代码示例：结合 Faiss 和 Redis 的向量缓存

下面是一个结合 Faiss 向量数据库和 Redis 缓存的示例代码：

import faiss
import redis
import numpy as np
import time

class FaissRedisRAG:
    def __init__(self, dimension, index_path="faiss_index.bin", redis_host='localhost', redis_port=6379, redis_db=3, cache_expiry=3600):
        self.dimension = dimension
        self.index_path = index_path
        self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
        self.cache_expiry = cache_expiry

        # Initialize Faiss index
        self.index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # L2 distance for demonstration
        # Load index if it exists
        try:
            self.index = faiss.read_index(index_path)
            print("Loaded existing Faiss index")
        except RuntimeError:
            print("Creating new Faiss index")
            faiss.write_index(self.index, index_path) # Create an empty index file

    def add_document(self, document_id, embedding):
        """Adds a document and its embedding to the Faiss index and Redis."""
        self.index.add(np.array([embedding])) # Faiss expects a 2D array
        self.redis_client.set(f"document:{document_id}", embedding.tobytes()) # Store embedding in Redis
        faiss.write_index(self.index, self.index_path) # Persist the index to disk

    def retrieve(self, query_embedding, top_k=5):
        """Retrieves the top_k most similar documents from Faiss, checking Redis cache first."""
        query_embedding = np.array([query_embedding]).astype('float32') # Faiss expects float32

        # Check cache
        cache_key = f"query_embedding:{hash(query_embedding.tobytes())}" # Simple hash for the key
        cached_results = self.redis_client.get(cache_key)

        if cached_results:
            print("Cache Hit!")
            document_ids = [int(doc_id) for doc_id in cached_results.decode('utf-8').split(',')]  # Parse comma-separated IDs
            #Reconstruct results based on IDs (This assumes that the documents themselves are stored elsewhere)
            #In a real implementation, you might return a list of document objects or content
            return document_ids
        else:
            print("Cache Miss!")
            distances, indices = self.index.search(query_embedding, top_k) #Search Faiss
            document_ids = [int(i) for i in indices[0]]  # Extract IDs from Faiss result.

            # Cache the results
            self.redis_client.set(cache_key, ",".join(map(str, document_ids)), ex=self.cache_expiry) #Store as comma-separated string

            return document_ids

# Example Usage

# Setup
dimension = 128  # Dimensionality of embeddings
rag_system = FaissRedisRAG(dimension)

# Add some documents (replace with your embedding generation)
#Document embeddings are represented as numpy arrays of floats.
rag_system.add_document(1, np.random.rand(dimension).astype('float32'))
rag_system.add_document(2, np.random.rand(dimension).astype('float32'))
rag_system.add_document(3, np.random.rand(dimension).astype('float32'))

# Simulate a query (replace with your embedding generation)
query_embedding = np.random.rand(dimension).astype('float32')

# Retrieve similar documents
start_time = time.time()
results = rag_system.retrieve(query_embedding)
end_time = time.time()
print(f"Retrieval Time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Retrieved Document IDs: {results}")

# Repeat the query to trigger the cache
start_time = time.time()
results = rag_system.retrieve(query_embedding)
end_time = time.time()
print(f"Retrieval Time (Cached): {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Retrieved Document IDs (Cached): {results}")

五、不同缓存策略的对比分析

缓存策略	优点	缺点	适用场景
简单键值对缓存	实现简单，速度快。	只能处理完全相同的查询，无法处理语义相似的查询。缓存利用率低。	查询模式高度重复，查询内容变化不大的场景。
向量缓存	可以处理语义相似的查询，提高了缓存命中率。	需要额外的向量相似性搜索，增加了计算复杂度。对相似度阈值的选择敏感。	查询模式具有一定的语义相似性，但表达方式可能不同的场景。
语义缓存	进一步提高了缓存的准确性和相关性，减少了错误缓存带来的负面影响。	计算复杂度更高，需要维护文档片段的向量表示。需要仔细调整查询和文档相似度阈值。	对缓存准确性要求极高，需要确保缓存结果与查询的语义高度相关的场景。

六、选择合适的缓存策略：需要考虑的关键因素

选择合适的缓存策略需要综合考虑以下因素：

查询模式： 查询的重复性、语义相似性、上下文依赖性等。
数据更新频率： 数据更新的频率越高，缓存的有效性越低。
系统资源： 缓存所需的内存、CPU、存储空间等。
延迟要求： 系统对响应时间的容忍度。
缓存一致性要求： 对缓存数据一致性的要求越高，缓存的实现越复杂。
Embedding 模型选择 选择合适的Embedding模型直接影响到向量表征的质量，进而影响到向量缓存和语义缓存的命中率和准确性。需要根据具体的领域知识和应用场景选择合适的模型。

在高实时要求场景下，需要优先考虑缓存的检索速度。如果查询模式高度重复，简单键值对缓存可能就足够了。如果查询模式具有一定的语义相似性，可以考虑向量缓存或语义缓存。需要注意的是，更复杂的缓存策略往往需要更多的计算资源和存储空间，因此需要在性能和成本之间进行权衡。

如何选择？

简单场景（高重复查询，数据更新慢）: 简单键值对缓存是首选。
中等场景（语义相似查询，一定更新频率）: 向量缓存是比较好的选择，需要仔细调优相似度阈值。
复杂场景（高精度要求，语义理解复杂）: 语义缓存能提供更准确的结果，但需要更高的计算成本和更精细的参数调整。

总而言之，没有一种缓存策略是万能的。需要根据具体的应用场景和需求，选择最合适的缓存策略，并不断进行优化和调整。

七、总结：缓存优化是RAG实时化的关键

缓存策略的选择和优化是 RAG 系统在对实时性要求极高的场景下取得成功的关键。通过选择合适的缓存策略，并结合各种优化技巧，可以显著降低检索延迟，提高系统的响应速度，从而满足用户的需求。同时，要密切关注系统运行状态，持续进行性能测试和调优，以确保缓存策略始终保持最佳状态。

RAG 在高实时要求场景下的缓存优化策略：编程专家讲座

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