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 …