多存储引擎混合导致 RAG 向量差异的工程化一致性加固方案

多存储引擎混合 RAG 向量差异的工程化一致性加固方案

大家好！今天我们要探讨一个在构建复杂 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中经常遇到的挑战：多存储引擎混合使用时，如何确保向量的工程化一致性。

RAG 系统依赖于将用户的查询与向量数据库中的文档表示进行比较，然后利用检索到的文档来增强生成模型的答案。当系统规模扩大，性能需求提高，或者需要利用不同数据库的特定优势时，混合使用多个向量存储引擎变得常见。然而，这种混合架构引入了新的复杂性，尤其是在向量表示的生成、存储和检索方面。如果不同引擎的向量表示不一致，RAG 系统的准确性和可靠性将受到严重影响。

问题的根源：向量表示不一致

向量表示不一致可能源于以下几个方面：

1. 不同的嵌入模型： 使用不同的嵌入模型为不同的数据块或不同的引擎生成向量。例如，某些文档可能使用 SentenceTransformer 生成嵌入，而另一些则使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。
2. 不同的向量化参数： 即使使用相同的嵌入模型，不同的配置（例如，不同的分块大小、文本预处理步骤）也会导致不同的向量表示。
3. 不同的存储引擎的实现差异： 不同的向量数据库（例如，Milvus、Pinecone、FAISS）可能在向量索引构建、相似性度量和查询优化方面有细微的差异，这些差异可能会影响检索结果。
4. 数据漂移： 随着时间的推移，数据可能发生变化，导致需要重新生成向量。如果重新生成向量的策略不一致，就会产生不一致性。
5. 版本控制问题： 在嵌入模型和向量数据库的升级过程中，如果没有良好的版本控制，可能会导致新旧向量表示混合在一起。

工程化一致性加固策略

为了解决上述问题，我们需要一套完善的工程化策略，涵盖向量的生成、存储、检索和维护的整个生命周期。

1. 统一的向量生成管道

首先，我们需要建立一个统一的向量生成管道，确保所有文档都使用相同的嵌入模型和参数进行向量化。这包括：

• 选择一个合适的嵌入模型： 根据 RAG 系统的需求选择一个性能良好、易于使用的嵌入模型。例如，SentenceTransformer 提供了多种预训练模型，可以根据不同的任务进行选择。OpenAI 的嵌入模型也以其高质量的嵌入而闻名。
• 定义标准化的文本预处理流程： 确保所有文档都经过相同的文本预处理步骤，例如：
  • 分块： 将文档分割成更小的块。分块大小的选择需要根据具体的应用场景进行调整。
  • 清理： 删除 HTML 标签、特殊字符等。
  • 标准化： 将文本转换为小写、删除停用词等。
• 使用一致的向量化参数： 确保所有文档都使用相同的向量化参数，例如，分块大小、嵌入维度等。

以下是一个使用 SentenceTransformer 生成向量的示例代码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# 选择嵌入模型
model_name = 'all-mpnet-base-v2'  # 一个通用的高性能模型
model = SentenceTransformer(model_name)

# 标准化的文本预处理函数
def preprocess_text(text, chunk_size=256):
    """
    文本预处理函数，包括分块和清理。
    """
    # TODO: 添加更复杂的清理逻辑
    chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]
    return chunks

# 向量化函数
def generate_embeddings(text):
    """
    生成文本的嵌入向量。
    """
    chunks = preprocess_text(text)
    embeddings = model.encode(chunks)  # 使用 SentenceTransformer 生成嵌入
    return embeddings

# 示例
text = "这是一个示例文本。我们需要将其分割成块，并生成嵌入向量。"
embeddings = generate_embeddings(text)

print(f"生成的嵌入向量形状: {embeddings.shape}") # (num_chunks, embedding_dimension)

# 可以将embeddings转换为numpy数组
embeddings_np = np.array(embeddings)

print(f"Numpy数组形状：{embeddings_np.shape}")

2. 元数据管理与版本控制

为了追踪向量的生成过程和版本信息，我们需要建立一套完善的元数据管理机制。这包括：

• 存储元数据： 将向量的元数据（例如，嵌入模型名称、版本号、向量化参数、数据源）与向量一起存储。
• 版本控制： 为每个向量分配一个唯一的版本号，并在每次更新向量时更新版本号。
• 可追溯性： 能够根据版本号追溯到生成向量的原始数据和参数。

可以使用数据库或专门的元数据存储系统来存储元数据。例如，可以在向量数据库中添加额外的字段来存储元数据：

# 示例：在 Milvus 中存储元数据
from pymilvus import connections, utility, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# 连接到 Milvus 集群
connections.connect(host='localhost', port='19530')

# 定义集合名称
collection_name = "my_rag_collection"

# 定义字段模式
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=65535),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768), # 假设使用 all-mpnet-base-v2，维度为 768
    FieldSchema(name="model_name", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=256),
    FieldSchema(name="model_version", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=256),
    FieldSchema(name="chunk_size", dtype=DataType.INT64),
    FieldSchema(name="data_source", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=256) # 数据来源，例如文件名或数据库表名
]

schema = CollectionSchema(fields=fields, description="RAG Collection with Metadata")

# 创建集合
collection = Collection(collection_name, schema)

# 插入数据
text = "这是一个示例文本。"
embeddings = generate_embeddings(text)
data = [
    [text],
    [embeddings.tolist()],  # Milvus 需要列表格式
    ["all-mpnet-base-v2"],
    ["1.0"],
    [256],
    ["my_document.txt"]
]

insert_data = [data[i] for i in range(len(data))] # 确保数据是列表的列表

collection.insert(insert_data)

# 创建索引 (可选，根据需要选择合适的索引类型)
index_params = {
    "metric_type": "COSINE",  # 相似度度量方式
    "index_type": "IVF1024",  # 索引类型
    "params": {"nlist": 1024}
}

collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)

collection.load() # 加载数据到内存

# 示例查询
query_embedding = generate_embeddings("查询文本")[0].tolist() # 假设只查询一个向量

search_params = {
    "metric_type": "COSINE",
    "params": {"nprobe": 16},
    "limit": 10  # 返回前 10 个结果
}

results = collection.search(
    data=[query_embedding],
    anns_field="embedding",
    param=search_params,
    output_fields=["text", "model_name", "model_version", "data_source"]  # 返回的字段
)

print(results)

# 检索结果包含 text, model_name, model_version, data_source 等元数据

# 清理 (可选)
# collection.drop_index()
# utility.drop_collection(collection_name)

3. 向量数据库选择与配置

选择合适的向量数据库并进行正确的配置对于确保向量的一致性和检索性能至关重要。

• 选择合适的数据库： 根据 RAG 系统的需求选择合适的向量数据库。例如，Milvus 适用于大规模向量数据，Pinecone 适用于低延迟查询，FAISS 适用于本地部署。
• 配置相似性度量： 选择合适的相似性度量方式。常用的相似性度量方式包括余弦相似度、欧氏距离和点积。确保所有数据库都使用相同的相似性度量方式。
• 配置索引参数： 根据数据集的大小和查询性能需求配置索引参数。例如，在 Milvus 中，可以调整 nlist 和 nprobe 参数来优化查询性能。
• 数据类型一致性: 确保向量数据库中存储的向量数据类型与嵌入模型输出的数据类型一致。如果嵌入模型输出的是 float32 类型，向量数据库也应该使用 float32 类型。

以下是一个在 Pinecone 中创建索引并插入向量的示例代码：

import pinecone
import os

# 从环境变量中获取 API 密钥和环境
pinecone_api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
pinecone_environment = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT")

# 初始化 Pinecone 连接
pinecone.init(api_key=pinecone_api_key, environment=pinecone_environment)

# 定义索引名称和维度
index_name = "my-rag-index"
embedding_dimension = 768  # all-mpnet-base-v2 的维度

# 检查索引是否存在，如果不存在则创建
if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(index_name, dimension=embedding_dimension, metric="cosine") # metric 指定相似度度量方式

# 连接到索引
index = pinecone.Index(index_name)

# 准备数据
text = "这是Pinecone的示例文本。"
embeddings = generate_embeddings(text)

# 准备要插入的向量数据
vectors_to_upsert = []
for i, embedding in enumerate(embeddings):
    vector_id = f"doc1-chunk{i}"  # 为每个向量分配一个唯一的 ID
    metadata = {
        "text": preprocess_text(text)[i],
        "model_name": "all-mpnet-base-v2",
        "model_version": "1.0",
        "chunk_size": 256,
        "data_source": "my_document.txt"
    }
    vectors_to_upsert.append((vector_id, embedding.tolist(), metadata)) # Pinecone需要列表格式

# 插入向量
index.upsert(vectors=vectors_to_upsert)

# 查询向量
query_embedding = generate_embeddings("Pinecone查询文本")[0].tolist()

# 执行查询
query_results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=10,
    include_values=False,  # 是否返回向量值
    include_metadata=True  # 是否返回元数据
)

print(query_results)

# query_results 包含匹配的向量 ID、分数和元数据

4. 数据漂移检测与向量更新

随着时间的推移，数据可能会发生变化，导致需要重新生成向量。我们需要建立一套数据漂移检测和向量更新机制。

• 数据漂移检测： 定期检查数据是否发生变化。可以使用数据校验和、版本号或其他方法来检测数据漂移。
• 增量更新： 只更新发生变化的数据的向量，而不是重新生成所有向量。
• 原子性更新： 确保向量的更新是原子性的，即要么全部更新成功，要么全部失败。避免出现部分向量更新的情况。
• 回滚机制： 在向量更新失败时，能够回滚到之前的版本。

以下是一个简单的示例，演示如何检测数据漂移并更新向量：

import hashlib

def calculate_checksum(text):
    """
    计算文本的校验和。
    """
    return hashlib.md5(text.encode('utf-8')).hexdigest()

def update_vector_if_changed(text, vector_id, collection, model_name, model_version, chunk_size, data_source):
    """
    如果文本发生变化，则更新向量。
    """
    current_checksum = calculate_checksum(text)

    # 从数据库中检索旧的校验和 (这里假设 checksum 也存储在 Milvus 中)
    results = collection.query(
        expr=f"id == {vector_id}", #  vector_id 需要替换为实际的 ID
        output_fields=["text"]  #  返回 text 字段用于计算校验和
    )

    if results:
        old_text = results[0]["text"] # 假设 query 返回的是列表
        old_checksum = calculate_checksum(old_text)

        if current_checksum != old_checksum:
            print(f"文本 {vector_id} 发生变化，正在更新向量。")
            embeddings = generate_embeddings(text)

            # 构建更新数据 (Milvus 示例)
            update_data = [
                [text],
                [embeddings.tolist()],
                [model_name],
                [model_version],
                [chunk_size],
                [data_source],
                [vector_id] # 需要更新的向量的 ID
            ]

            # 删除旧的向量 (Milvus 需要先删除才能更新)
            collection.delete(f"id in [{vector_id}]")

            # 插入新的向量
            insert_data = [update_data[i] for i in range(len(update_data) - 1)] #  排除 vector_id
            collection.insert(insert_data)
            collection.flush() # 确保数据被写入

        else:
            print(f"文本 {vector_id} 没有变化，无需更新向量。")
    else:
        print(f"向量 {vector_id} 不存在，无法更新。")

# 示例
text = "这是一个更新后的示例文本。"
vector_id = 1 # 假设 vector_id 为 1
model_name = "all-mpnet-base-v2"
model_version = "1.0"
chunk_size = 256
data_source = "my_document.txt"

# 假设 collection 已经加载到内存
# 确保 vector_id 存在于 Milvus 中
update_vector_if_changed(text, vector_id, collection, model_name, model_version, chunk_size, data_source)

5. 跨引擎检索与结果融合

当使用多个向量数据库时，我们需要一种机制来跨引擎检索向量，并将检索结果融合在一起。

• 统一的查询接口： 提供一个统一的查询接口，允许用户查询所有向量数据库。
• 结果排序与融合： 对不同引擎返回的结果进行排序和融合。可以使用基于分数的排序方法，或者使用机器学习模型来学习如何融合结果。
• 去重： 删除重复的结果。
• 加权融合： 根据不同数据库的质量和可靠性，对结果进行加权融合。

以下是一个简单的示例，演示如何跨 Milvus 和 Pinecone 检索向量并将结果融合在一起：

def search_across_engines(query, milvus_collection, pinecone_index, top_k=10):
    """
    跨 Milvus 和 Pinecone 检索向量并将结果融合在一起。
    """

    # 在 Milvus 中查询
    query_embedding = generate_embeddings(query)[0].tolist()

    milvus_search_params = {
        "metric_type": "COSINE",
        "params": {"nprobe": 16},
        "limit": top_k
    }

    milvus_results = milvus_collection.search(
        data=[query_embedding],
        anns_field="embedding",
        param=milvus_search_params,
        output_fields=["text", "model_name", "model_version", "data_source"]
    )

    # 在 Pinecone 中查询
    pinecone_results = pinecone_index.query(
        vector=query_embedding,
        top_k=top_k,
        include_values=False,
        include_metadata=True
    )

    # 融合结果
    # 将 Milvus 结果转换为与 Pinecone 结果相同的格式
    fused_results = []
    for hit in milvus_results[0]: # milvus_results 是一个列表的列表
        fused_results.append({
            "id": str(hit.id),  # Milvus 返回的是 id, 需要转换为字符串
            "score": hit.distance, # Milvus 返回的是 distance，需要根据metric_type调整
            "metadata": {
                "text": hit.entity.get("text"),
                "model_name": hit.entity.get("model_name"),
                "model_version": hit.entity.get("model_version"),
                "data_source": hit.entity.get("data_source")
            }
        })

    for match in pinecone_results["matches"]:
        fused_results.append({
            "id": match["id"],
            "score": match["score"],
            "metadata": match["metadata"]
        })

    # 根据分数排序
    fused_results = sorted(fused_results, key=lambda x: x["score"], reverse=True)

    # 去重 (可选，根据 ID 去重)
    seen_ids = set()
    unique_results = []
    for result in fused_results:
        if result["id"] not in seen_ids:
            unique_results.append(result)
            seen_ids.add(result["id"])

    return unique_results[:top_k] # 返回前 top_k 个结果

# 示例
query = "跨引擎查询"
fused_results = search_across_engines(query, collection, index)
print(fused_results)

6. 监控与告警

为了及时发现和解决向量一致性问题，我们需要建立一套完善的监控和告警机制。

• 监控指标： 监控向量的生成、存储和检索过程中的关键指标，例如，向量生成时间、向量存储空间、查询延迟、召回率等。
• 一致性检查： 定期进行一致性检查，例如，比较不同数据库中相同数据的向量表示是否一致。
• 告警： 当监控指标超过阈值或一致性检查失败时，发出告警。

表格总结

策略	描述	实现要点
统一的向量生成管道	确保所有文档都使用相同的嵌入模型和参数进行向量化。	选择合适的嵌入模型、定义标准化的文本预处理流程、使用一致的向量化参数。
元数据管理与版本控制	追踪向量的生成过程和版本信息。	存储元数据、版本控制、可追溯性。
向量数据库选择与配置	选择合适的向量数据库并进行正确的配置。	选择合适的数据库、配置相似性度量、配置索引参数、数据类型一致性。
数据漂移检测与向量更新	随着时间的推移，数据可能会发生变化，导致需要重新生成向量。	数据漂移检测、增量更新、原子性更新、回滚机制。
跨引擎检索与结果融合	当使用多个向量数据库时，我们需要一种机制来跨引擎检索向量，并将检索结果融合在一起。	统一的查询接口、结果排序与融合、去重、加权融合。
监控与告警	为了及时发现和解决向量一致性问题，我们需要建立一套完善的监控和告警机制。	监控指标、一致性检查、告警。

总结

综上所述，在多存储引擎混合 RAG 系统中，确保向量的工程化一致性是一项复杂但至关重要的任务。 通过建立统一的向量生成管道，完善的元数据管理机制，合理选择和配置向量数据库，以及实现数据漂移检测和向量更新机制，我们可以有效地提高 RAG 系统的准确性和可靠性。 最后，通过跨引擎检索与结果融合以及监控与告警，我们可以构建一个健壮且可维护的多存储引擎混合 RAG 系统。

工程实践的关键点

• 标准化是关键： 尽可能地标准化向量生成、存储和检索的各个环节。
• 自动化是保障： 利用自动化工具和流程来减少人为错误。
• 监控是防线： 建立完善的监控体系，及时发现和解决问题。

希望今天的分享对大家有所帮助！ 谢谢大家！