好的，没问题。 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 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 …