端侧RAG优化：利用DiskANN实现移动端闪存上的高效向量检索

大家好，今天我们来探讨一个在端侧检索增强生成（RAG）系统中至关重要的技术：如何在资源受限的移动端利用闪存实现高效的向量检索，特别是借助 DiskANN 算法。

RAG 与端侧挑战

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种强大的技术，它通过从外部知识库检索相关信息来增强生成模型的性能。在 RAG 流程中，我们需要：

构建知识库: 将文档分割成块，并使用嵌入模型（例如 Sentence Transformers）将每个块转换为向量表示。
检索: 给定一个用户查询，将其也转换为向量表示，然后在知识库中查找最相似的向量。
生成: 将检索到的上下文与用户查询一起输入到生成模型（例如 LLM），生成最终的答案。

端侧 RAG 带来了独特的挑战，主要体现在以下几个方面：

资源限制: 移动设备的内存、CPU 和电池容量都非常有限。
闪存特性: 移动设备的存储通常是闪存，其随机访问速度远低于内存，但顺序读写速度相对较快。
模型大小: 端侧部署需要小型化的嵌入模型和 LLM，这可能牺牲一定的精度。
隐私: 数据需要在本地处理，对隐私保护有更高的要求。

因此，我们需要专门针对移动端闪存的特性进行向量检索优化，以实现低延迟、低功耗和高精度的 RAG 系统。

DiskANN 算法：闪存友好的向量索引

DiskANN (Disk-based Approximate Nearest Neighbor) 是一种专门为闪存设计的向量索引算法。它通过将索引结构存储在磁盘上，并优化磁盘访问模式，从而在资源受限的环境中实现高效的近似最近邻搜索。

DiskANN 的核心思想是：

图索引: 构建一个基于向量的图索引，其中每个节点代表一个向量，边代表向量之间的相似关系。
分层导航: 使用分层导航策略，从粗粒度的层级开始搜索，逐步细化到目标区域。
磁盘优化: 优化图索引的存储布局，以减少随机磁盘访问，并利用顺序读写加速检索。

与传统的内存索引算法（例如 HNSW）相比，DiskANN 具有以下优势：

内存占用低: DiskANN 将索引存储在磁盘上，大大降低了内存占用，适合资源受限的设备。
闪存优化: DiskANN 优化了磁盘访问模式，减少了随机访问，提高了检索效率。
可扩展性强: DiskANN 可以处理大规模的向量数据集。

DiskANN 的关键技术

DiskANN 的核心技术包括以下几个方面：

Vamana 图构建: Vamana 图是一种特殊的图结构，它具有良好的搜索性能和可扩展性。Vamana 图的构建过程如下：

随机选择一个向量作为初始节点。
迭代地将剩余的向量添加到图中：
- 找到当前图中与该向量最相似的 k 个节点。
- 将该向量与这 k 个节点连接起来。
- 更新这 k 个节点的邻居列表，确保它们也连接到该向量。

Vamana 图构建的代码示例 (简化版，仅用于演示)：

import numpy as np
import heapq

def cosine_similarity(v1, v2):
    return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))

def build_vamana_graph(vectors, k=10):
    """
    构建 Vamana 图
    :param vectors: 向量列表
    :param k: 每个节点的邻居数量
    :return: 图 (字典，key 是节点索引，value 是邻居索引列表)
    """
    graph = {}
    for i in range(len(vectors)):
        graph[i] = []

    # 初始化第一个节点
    initial_node = 0
    added_nodes = {initial_node}

    for i in range(1, len(vectors)):
        # 找到当前图中与 vectors[i] 最相似的 k 个节点
        similarities = []
        for j in added_nodes:
            similarities.append((cosine_similarity(vectors[i], vectors[j]), j))

        # 使用堆找到最大的 k 个相似度
        top_k_similarities = heapq.nlargest(k, similarities)
        neighbors = [node_index for _, node_index in top_k_similarities]

        # 连接 vectors[i] 和这 k 个节点
        graph[i] = neighbors

        # 更新这 k 个节点的邻居列表
        for neighbor in neighbors:
            if i not in graph[neighbor]:
                graph[neighbor].append(i)

        added_nodes.add(i)

    return graph

# 示例
vectors = np.random.rand(100, 128)  # 100 个 128 维的向量
graph = build_vamana_graph(vectors, k=10)

# 打印第一个节点的邻居
print(f"节点 0 的邻居: {graph[0]}")

分层导航: DiskANN 使用分层导航策略来加速搜索。它首先从一个随机节点开始，然后在 Vamana 图中不断地移动到更接近目标向量的节点。为了避免陷入局部最优，DiskANN 使用了一种称为“探索”的策略，即随机选择一些节点进行探索。

分层导航的代码示例 (简化版，仅用于演示)：

def search_vamana_graph(graph, vectors, query_vector, k=10, search_list_size=100):
    """
    在 Vamana 图中搜索
    :param graph: Vamana 图
    :param vectors: 向量列表
    :param query_vector: 查询向量
    :param k: 返回的最近邻数量
    :param search_list_size: 搜索列表的大小
    :return: 最近邻的索引列表
    """
    # 初始化搜索列表
    start_node = np.random.choice(list(graph.keys()))
    search_list = [(cosine_similarity(query_vector, vectors[start_node]), start_node)]

    visited = {start_node}

    # 迭代搜索
    while len(search_list) < search_list_size:
        # 找到搜索列表中相似度最高的节点
        best_similarity, best_node = max(search_list)

        # 探索该节点的邻居
        for neighbor in graph[best_node]:
            if neighbor not in visited:
                similarity = cosine_similarity(query_vector, vectors[neighbor])
                search_list.append((similarity, neighbor))
                visited.add(neighbor)

        # 移除已经探索过的节点
        search_list.remove((best_similarity, best_node))

        if not search_list:
            break

    # 找到相似度最高的 k 个节点
    top_k_similarities = heapq.nlargest(k, search_list)
    nearest_neighbors = [node_index for _, node_index in top_k_similarities]

    return nearest_neighbors

# 示例
query_vector = np.random.rand(128)
nearest_neighbors = search_vamana_graph(graph, vectors, query_vector, k=10)
print(f"查询向量的最近邻: {nearest_neighbors}")

磁盘布局优化: DiskANN 优化了 Vamana 图在磁盘上的存储布局，以减少随机磁盘访问。它将相似的节点存储在相邻的磁盘块中，从而可以通过顺序读取来访问多个节点。

磁盘布局优化的一个关键技巧是使用聚类。将向量聚类成多个簇，并将每个簇的向量存储在连续的磁盘块中。这样，当搜索一个向量时，可以首先找到该向量所属的簇，然后只读取该簇的磁盘块，从而减少了磁盘访问量。
量化: 为了进一步减少索引的大小和提高检索速度，DiskANN 可以使用量化技术。量化将向量的每个维度从浮点数转换为整数，从而降低了存储空间和计算复杂度。

在移动端部署 DiskANN

要在移动端部署 DiskANN，需要考虑以下几个方面：

选择合适的 DiskANN 实现: 有多种 DiskANN 的开源实现可供选择，例如 FAISS 和 Milvus。选择适合移动端环境的实现，需要考虑其性能、内存占用和依赖项。
构建索引: 在服务器端构建 DiskANN 索引，并将索引文件传输到移动端。
优化索引文件: 对索引文件进行压缩和优化，以减少其大小和加载时间。
使用内存映射: 使用内存映射技术将索引文件映射到内存中，从而可以像访问内存一样访问磁盘上的索引。
并行化: 利用移动设备的 CPU 多核特性，将搜索过程并行化，以提高检索速度。

下面是一个使用 Python 和 mmap 模块在移动端加载和查询 DiskANN 索引的示例：

import mmap
import struct
import numpy as np

class DiskANNIndex:
    def __init__(self, index_file_path, vector_dimension, node_size):
        """
        初始化 DiskANN 索引
        :param index_file_path: 索引文件路径
        :param vector_dimension: 向量维度
        :param node_size: 每个节点的大小 (字节)
        """
        self.index_file_path = index_file_path
        self.vector_dimension = vector_dimension
        self.node_size = node_size
        self.mmap = None
        self.num_nodes = None

    def load_index(self):
        """
        加载索引文件到内存映射
        """
        with open(self.index_file_path, "rb") as f:
            self.mmap = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
            self.num_nodes = struct.unpack("<I", self.mmap[:4])[0] # 读取节点数量 (假设存储在文件开头)

    def get_vector(self, node_id):
        """
        从内存映射中读取向量
        :param node_id: 节点 ID
        :return: 向量
        """
        offset = 4 + node_id * self.node_size # 4 是节点数量占用的字节数
        vector_bytes = self.mmap[offset:offset + self.vector_dimension * 4] # 假设向量是 float32 (4字节)
        vector = struct.unpack("<{}f".format(self.vector_dimension), vector_bytes)
        return np.array(vector)

    def search(self, query_vector, k=10):
        """
        在索引中搜索最近邻
        :param query_vector: 查询向量
        :param k: 返回的最近邻数量
        :return: 最近邻的索引列表
        """
        #  这里需要实现实际的 DiskANN 搜索算法 (例如 Vamana 图导航)
        #  由于 DiskANN 算法较为复杂，这里仅提供一个简单的示例，
        #  实际应用中需要替换为完整的 DiskANN 搜索逻辑。

        # 示例: 计算查询向量与所有向量的相似度，并返回最相似的 k 个
        similarities = []
        for i in range(self.num_nodes):
            vector = self.get_vector(i)
            similarity = cosine_similarity(query_vector, vector) # 使用之前定义的 cosine_similarity
            similarities.append((similarity, i))

        top_k_similarities = heapq.nlargest(k, similarities)
        nearest_neighbors = [node_index for _, node_index in top_k_similarities]
        return nearest_neighbors

    def close(self):
        """
        关闭内存映射
        """
        if self.mmap:
            self.mmap.close()

# 示例用法
index_file_path = "diskann_index.bin"  # 假设索引文件名为 diskann_index.bin
vector_dimension = 128  # 向量维度
node_size = 128 * 4 # 每个节点的大小 (128 维 * 4 字节/维)

# 创建一个示例索引文件 (实际应用中需要用 DiskANN 构建的索引文件替换)
with open(index_file_path, "wb") as f:
    num_nodes = 1000  # 1000 个节点
    f.write(struct.pack("<I", num_nodes)) # 写入节点数量
    for i in range(num_nodes):
        vector = np.random.rand(vector_dimension).astype(np.float32) # 创建随机向量
        f.write(vector.tobytes())

# 加载索引
index = DiskANNIndex(index_file_path, vector_dimension, node_size)
index.load_index()

# 查询向量
query_vector = np.random.rand(vector_dimension)
nearest_neighbors = index.search(query_vector, k=10)
print(f"最近邻: {nearest_neighbors}")

# 关闭索引
index.close()

注意:

上面的代码只是一个简化的示例，用于演示如何在移动端加载和查询 DiskANN 索引。
实际的 DiskANN 索引构建和搜索算法要复杂得多。
需要根据具体的应用场景和硬件平台进行优化。
代码中使用了 mmap 模块来实现内存映射，这可以有效地减少内存占用。

RAG 端侧优化的其他策略

除了使用 DiskANN 之外，还可以采用以下策略来优化端侧 RAG 系统：

模型压缩: 使用量化、剪枝和知识蒸馏等技术来压缩嵌入模型和 LLM，以减少其大小和计算复杂度。
模型加速: 使用硬件加速器（例如 GPU 或 NPU）来加速模型的推理速度。
缓存: 将检索到的上下文缓存起来，以便在后续查询中重复使用。
查询优化: 对用户查询进行优化，例如使用关键词提取和查询重写等技术，以提高检索精度。
数据压缩: 对知识库中的文档进行压缩，以减少其存储空间。

性能评估

为了评估端侧 RAG 系统的性能，需要考虑以下指标：

指标	描述
检索延迟	从发起查询到返回结果的时间。
生成延迟	从接收到检索结果到生成最终答案的时间。
内存占用	RAG 系统在运行时占用的内存大小。
精度	RAG 系统返回的答案的准确性和相关性。
功耗	RAG 系统在运行期间消耗的电量。

在移动端进行性能评估时，需要使用真实的设备和数据集，并模拟真实的用户场景。

未来发展趋势

端侧 RAG 是一个快速发展的领域，未来有以下几个发展趋势：

更高效的索引算法: 研究更适合移动端闪存的索引算法，例如基于学习的索引和可更新的索引。
更轻量级的模型: 开发更轻量级的嵌入模型和 LLM，以减少其大小和计算复杂度。
硬件加速: 充分利用移动设备的硬件加速器，例如 GPU 和 NPU，以提高推理速度。
联邦学习: 使用联邦学习技术，在多个移动设备上协同训练模型，以提高模型的泛化能力。
隐私保护: 研究更有效的隐私保护技术，例如差分隐私和安全多方计算，以保护用户数据的安全。

总结：端侧 RAG 的关键在于优化存储和计算

端侧 RAG 的核心挑战是在资源受限的移动设备上实现高效的向量检索和生成。通过使用 DiskANN 算法、模型压缩、硬件加速和查询优化等技术，可以有效地提高端侧 RAG 系统的性能。未来的发展趋势是更高效的索引算法、更轻量级的模型、硬件加速、联邦学习和隐私保护。