利用分布式向量库构建 JAVA RAG 高可用召回链，提高检索链路容错能力

利用分布式向量库构建 JAVA RAG 高可用召回链

各位同学，大家好。今天我们来深入探讨如何利用分布式向量数据库构建高可用的 JAVA RAG (Retrieval Augmented Generation) 召回链，以提高检索链路的容错能力。RAG 是一种将预训练语言模型与外部知识库相结合的技术，通过检索相关信息来增强生成内容的质量和准确性。在生产环境中，高可用性至关重要，尤其是在处理大规模数据和高并发请求时。

RAG 召回链的核心组件

在构建高可用 RAG 召回链之前，我们需要了解其核心组件：

1. 知识库 (Knowledge Base): 存储待检索的文档或数据。可以是文本文件、数据库记录等。

2. 向量数据库 (Vector Database): 存储文档的向量表示 (embeddings)，用于高效的相似性搜索。

3. 嵌入模型 (Embedding Model): 将文本转换为向量表示。常用的模型包括 OpenAI Embeddings, Sentence Transformers 等。

4. 检索模块 (Retrieval Module): 接收用户查询，将其转换为向量，并在向量数据库中搜索最相似的文档。

5. 生成模型 (Generation Model): 接收检索到的文档和用户查询，生成最终的回复。

向量数据库的选型与高可用需求

向量数据库是 RAG 召回链的核心，直接影响检索性能和可用性。选择分布式向量数据库是实现高可用性的关键。以下是一些常见的分布式向量数据库：

• Milvus: 开源、云原生向量数据库，支持多种索引类型和距离度量。

• Weaviate: 开源、GraphQL 向量数据库，支持语义搜索和推理。

• Pinecone: 托管的向量数据库，提供简单易用的 API 和高扩展性。

• Qdrant: 开源向量搜索引擎，专注于高吞吐量和低延迟。

选择哪种向量数据库取决于具体的需求，例如数据规模、查询性能、成本预算以及与现有系统的集成难易程度。

高可用性需求通常包括：

• 数据冗余: 避免单点故障导致的数据丢失。

• 自动故障转移: 当某个节点发生故障时，系统能够自动切换到其他节点。

• 负载均衡: 将请求分发到多个节点，避免单个节点过载。

• 可扩展性: 能够根据需求动态扩展集群规模。

基于 Milvus 构建分布式 RAG 召回链

这里我们以 Milvus 为例，演示如何构建高可用的 JAVA RAG 召回链。

1. Milvus 集群部署

首先，需要部署一个 Milvus 集群。可以使用 Docker Compose 或 Kubernetes 来部署 Milvus。这里我们使用 Docker Compose 示例：

version: "3.7"

services:
  etcd:
    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5
    container_name: milvus-etcd
    ports:
      - "2379:2379"
      - "2380:2380"
    command: etcd --listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --advertise-client-urls http://etcd:2379 --listen-peer-urls http://0.0.0.0:2380 --initial-advertise-peer-urls http://etcd:2380 --initial-cluster-token etcd-cluster-1 --initial-cluster milvus-etcd=http://etcd:2380 --name milvus-etcd --data-dir /etcd_data
    volumes:
      - milvus-etcd-data:/etcd_data

  minio:
    image: minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
    container_name: milvus-minio
    ports:
      - "9000:9000"
      - "9001:9001"
    environment:
      MINIO_ROOT_USER: minioadmin
      MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
    volumes:
      - milvus-minio-data:/data
    command: server /data --console-address ":9001"

  milvus:
    image: milvusdb/milvus:v2.2.10
    container_name: milvus
    ports:
      - "19530:19530"
      - "19121:19121"
    environment:
      ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
      MINIO_ADDRESS: minio:9000
      MINIO_ROOT_USER: minioadmin
      MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
    depends_on:
      - etcd
      - minio

volumes:
  milvus-etcd-data:
  milvus-minio-data:

这个 Docker Compose 文件定义了 Milvus 集群所需的三个组件：etcd (用于元数据存储)、MinIO (用于对象存储) 和 Milvus。 可以根据需要增加 Milvus 节点的数量，实现负载均衡和故障转移。

2. JAVA 客户端配置

在 JAVA 代码中，需要使用 Milvus JAVA SDK 连接到 Milvus 集群。 Maven 依赖如下：

<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.2.10</version>
</dependency>

连接到 Milvus 集群的代码如下：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.common.client.RpcClient;
import io.milvus.grpc.ConnectParam;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexType;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.collection.Schema;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import io.milvus.response.SearchResultsWrapper;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class MilvusExample {

    private static final String COLLECTION_NAME = "my_collection";
    private static final int DIMENSION = 128;
    private static final int TOP_K = 10;

    public static void main(String[] args) {
        // 连接到 Milvus 集群
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost("localhost") // 集群中的一个节点
                .withPort(19530)
                .build();

        MilvusClient client = new MilvusServiceClient(connectParam);

        // 创建 Collection
        createCollection(client);

        // 插入数据
        insertData(client);

        // 创建索引
        createIndex(client);

        // 搜索数据
        searchData(client);

        // 关闭连接
        client.close();
    }

    private static void createCollection(MilvusClient client) {
        FieldType idField = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(false)
                .build();

        FieldType vectorField = FieldType.newBuilder()
                .withName("embedding")
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(DIMENSION)
                .build();

        Schema schema = Schema.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFields(idField, vectorField)
                .withDescription("My Collection")
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionParam = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withSchema(schema)
                .withShardsNum(2) // 设置 Shards 数量，提高并发
                .build();

        client.createCollection(createCollectionParam);
        System.out.println("Collection created: " + COLLECTION_NAME);
    }

    private static void insertData(MilvusClient client) {
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ids.add((long) i);
            List<Float> vector = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < DIMENSION; j++) {
                vector.add(random.nextFloat());
            }
            vectors.add(vector);
        }

        List<String> fieldNames = List.of("id", "embedding");
        List<List<?>> data = List.of(ids, vectors);

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldNames(fieldNames)
                .withRows(data)
                .build();

        client.insert(insertParam);
        client.flush(FlushParam.newBuilder().withCollectionName(COLLECTION_NAME).build());
        System.out.println("Data inserted.");
    }

    private static void createIndex(MilvusClient client) {
        CreateIndexParam createIndexParam = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldName("embedding")
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withExtraParam("{"nlist":128}")
                .withSyncMode(Boolean.TRUE)
                .build();

        client.createIndex(createIndexParam);
        System.out.println("Index created.");
    }

    private static void searchData(MilvusClient client) {
        List<Float> queryVector = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < DIMENSION; i++) {
            queryVector.add(random.nextFloat());
        }

        List<List<Float>> queryVectors = List.of(queryVector);

        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withVectorFieldName("embedding")
                .withTopK(TOP_K)
                .withVectors(queryVectors)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withParams("{"nprobe":10}")
                .build();

        SearchResultsWrapper results = new SearchResultsWrapper(client.search(searchParam));

        System.out.println("Search results:");
        for (int i = 0; i < TOP_K; i++) {
            System.out.println("ID: " + results.getIDScore(i).get(0).longValue() + ", Score: " + results.getDistanceScore(i).get(0));
        }
    }
}

3. 故障转移和负载均衡

为了实现故障转移和负载均衡，需要配置多个 Milvus 节点地址。 Milvus JAVA SDK 支持指定多个 endpoint，当一个 endpoint 无法连接时，会自动尝试连接其他 endpoint。

ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost("milvus-node-1")
                .withPort(19530)
                .withHost("milvus-node-2")
                .withPort(19530)
                .build();

此外，还可以使用负载均衡器 (例如 Nginx) 将请求分发到多个 Milvus 节点。 JAVA 客户端连接到负载均衡器的地址，负载均衡器负责将请求转发到可用的 Milvus 节点。

4. 数据同步和备份

为了保证数据一致性，需要配置 Milvus 的数据同步和备份机制。 Milvus 支持基于 WAL (Write-Ahead Logging) 的数据同步，确保数据在节点之间保持一致。 还可以使用 Milvus 的备份和恢复功能，定期备份数据到对象存储 (例如 MinIO)，以便在发生灾难时恢复数据。

5. JAVA RAG 召回链集成

将 Milvus 集成到 JAVA RAG 召回链中，需要实现以下步骤：

1. 文本预处理: 对用户查询和知识库文档进行预处理，例如分词、去除停用词等。

2. 向量化: 使用嵌入模型 (例如 Sentence Transformers) 将用户查询和知识库文档转换为向量表示。

3. 检索: 使用 Milvus JAVA SDK 在 Milvus 中搜索最相似的文档。

4. 生成: 将检索到的文档和用户查询传递给生成模型 (例如 GPT-3)，生成最终的回复。

以下是一个简单的 JAVA RAG 召回链示例：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.SearchParam;
import io.milvus.response.SearchResultsWrapper;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class RagRecallChain {

    private static final String COLLECTION_NAME = "my_collection";
    private static final int TOP_K = 5;
    private static final int DIMENSION = 768; // Sentence Transformers 的维度

    private final MilvusClient milvusClient;
    private final SentenceTransformer sentenceTransformer;  //假设存在这个类

    public RagRecallChain(String milvusHost, int milvusPort, String sentenceTransformerModel) {
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost(milvusHost)
                .withPort(milvusPort)
                .build();

        this.milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);
        this.sentenceTransformer = new SentenceTransformer(sentenceTransformerModel); // 初始化SentenceTransformer
    }

    public List<String> retrieve(String query) {
        // 1. 向量化查询
        float[] queryVector = sentenceTransformer.encode(query);
        List<List<Float>> queryVectors = new ArrayList<>();
        List<Float> floatList = new ArrayList<>();
        for (float f : queryVector) {
            floatList.add(f);
        }
        queryVectors.add(floatList);

        // 2. 构建 SearchParam
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withVectorFieldName("embedding")
                .withTopK(TOP_K)
                .withVectors(queryVectors)
                .withMetricType(MetricType.COSINE_SIMILARITY)
                .withParams("{"nprobe":10}")
                .build();

        // 3. 搜索 Milvus
        SearchResultsWrapper results = new SearchResultsWrapper(milvusClient.search(searchParam));

        // 4. 获取检索到的文档 ID
        List<String> documentIds = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < TOP_K; i++) {
            documentIds.add(String.valueOf(results.getIDScore(i).get(0).longValue())); // 假设文档 ID 是 String 类型
        }

        return documentIds;
    }

    public void close() {
        milvusClient.close();
    }

    public static void main(String[] args) {
        RagRecallChain recallChain = new RagRecallChain("localhost", 19530, "all-mpnet-base-v2"); // 替换为实际模型名称
        String query = "What is the capital of France?";
        List<String> documentIds = recallChain.retrieve(query);

        System.out.println("Retrieved document IDs: " + documentIds);

        recallChain.close();
    }
}

6. 监控和告警

为了及时发现和解决问题，需要对 Milvus 集群进行监控和告警。 可以使用 Prometheus 和 Grafana 等工具来监控 Milvus 的性能指标，例如 CPU 使用率、内存使用率、查询延迟等。 配置告警规则，当指标超过阈值时，自动发送告警通知。

高可用性方案对比

方案	优点	缺点	适用场景
多节点部署 + 负载均衡	高可用性、高扩展性	部署和维护复杂	大规模数据、高并发请求
数据同步 + 备份	数据安全性高	恢复时间较长	对数据安全性要求高的场景
监控 + 告警	及时发现问题	需要配置和维护监控系统	所有生产环境

代码示例：SentenceTransformer 封装类 (仅供参考)

由于 SentenceTransformer 在Java中没有官方实现，这里提供一个可能的封装类，使用Python的SentenceTransformer库，并通过Jython或者ProcessBuilder调用Python脚本。

注意： 这只是一个示例，需要根据实际情况进行修改和完善。 强烈建议使用更成熟的跨语言调用方案。

import org.python.core.PyInstance;
import org.python.util.PythonInterpreter;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SentenceTransformer {

    private final String modelName;
    private final String pythonScriptPath = "path/to/sentence_transformer.py"; // 替换为实际路径

    public SentenceTransformer(String modelName) {
        this.modelName = modelName;
    }

    public float[] encode(String text) {
        // 使用 ProcessBuilder 调用 Python 脚本
        try {
            ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", pythonScriptPath, modelName, text);
            Process process = pb.start();

            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            StringBuilder output = new StringBuilder();
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                output.append(line);
            }

            int exitCode = process.waitFor();
            if (exitCode != 0) {
                System.err.println("Python script exited with error code: " + exitCode);
                BufferedReader errorReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getErrorStream()));
                String errorLine;
                while ((errorLine = errorReader.readLine()) != null) {
                    System.err.println(errorLine);
                }
                return null; // 或者抛出异常
            }

            // 解析 Python 脚本的输出 (假设输出是逗号分隔的浮点数)
            String[] floatStrings = output.toString().split(",");
            float[] result = new float[floatStrings.length];
            for (int i = 0; i < floatStrings.length; i++) {
                result[i] = Float.parseFloat(floatStrings[i].trim());
            }
            return result;

        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            return null; // 或者抛出异常
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        SentenceTransformer st = new SentenceTransformer("all-mpnet-base-v2");
        float[] embedding = st.encode("This is an example sentence.");
        System.out.println(Arrays.toString(embedding));
    }
}

对应的 Python 脚本 (sentence_transformer.py):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import sys

model_name = sys.argv[1]
text = sys.argv[2]

model = SentenceTransformer(model_name)
embedding = model.encode(text)

# 将 embedding 转换为逗号分隔的字符串并打印
print(",".join(map(str, embedding.tolist())))

代码说明:

1. SentenceTransformer 类: 封装了 Sentence Transformer 模型，提供 encode 方法将文本转换为向量。

2. 使用 ProcessBuilder: 通过 ProcessBuilder 调用 Python 脚本，将模型名称和文本传递给 Python 脚本。

3. Python 脚本: 使用 Sentence Transformers 库加载模型，将文本转换为向量，并将向量转换为逗号分隔的字符串打印到标准输出。

4. JAVA 代码解析输出: JAVA 代码读取 Python 脚本的标准输出，解析逗号分隔的字符串，转换为 float[] 数组。

构建稳定高效的 RAG 召回链

总而言之，构建高可用的 JAVA RAG 召回链需要选择合适的分布式向量数据库，配置数据冗余、自动故障转移、负载均衡等机制，并集成监控和告警系统。 同时需要注意跨语言调用可能存在的性能问题，选择适合的嵌入模型和生成模型，并不断优化系统性能。 通过以上措施，可以构建一个稳定、高效、可扩展的 RAG 系统，为用户提供高质量的生成内容。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解和应用分布式向量数据库，构建高可用的 JAVA RAG 召回链。 谢谢大家。