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 …
端侧LoRA热切换：在不重新加载基座模型的情况下毫秒级切换不同功能适配器
端侧LoRA热切换：毫秒级功能适配器切换的技术实践 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨一个在端侧大模型应用中非常重要的技术：端侧LoRA热切换。它的核心目标是在不需要重新加载基座模型的情况下，实现毫秒级的不同功能适配器切换，从而极大地提升端侧模型的灵活性和效率。 1. 背景与挑战 随着大模型技术的快速发展，越来越多的应用场景需要在端侧部署大模型。然而，端侧资源通常有限，完整的大模型往往难以直接部署。即使成功部署，针对不同任务进行微调也需要消耗大量的资源和时间。LoRA (Low-Rank Adaptation) 作为一种高效的微调方法，通过引入少量可训练参数来适配特定任务，受到了广泛关注。 但是，在实际应用中，我们可能需要根据不同的用户需求或场景快速切换不同的 LoRA 适配器。例如，一个智能助手可能需要根据用户指令在问答模式、翻译模式和生成模式之间切换。如果每次切换都需要重新加载整个基座模型和 LoRA 适配器，那么响应时间将会非常长，用户体验也会大打折扣。 因此，如何在端侧实现 LoRA 适配器的快速切换，避免重新加载基座模型，成为一个关键的技术挑战。 2. LoRA 原理回顾 …