前言

近年來，檢索增強生成 (RAG) 模型越來越受歡迎。RAG 模型利用大型神經網絡以及外部知識源的檢索機制。這使得模型擁有的知識比其內部存儲的更多，從而使其能夠為廣泛的主題和領域生成高質量的輸出。

影響 RAG 模型性能的關鍵因素之一是從外部源檢索相關知識的效率。與優化程度較低的存儲和檢索技術相比，使用向量數據庫進行檢索可以顯著提高效率。讓我們探討在 RAG 模型中使用向量數據庫進行知識檢索的好處。

RAG 模型的背景

RAG 模型增強了 GPT-4 等大型預訓練語言模型的功能，允許它們檢索和調節外部知識源。該模型經過訓練可以查詢知識源中的相關信息并將其納入其輸出。

這使得模型能夠利用外部信息針對更廣泛的主題產生更高質量的輸出。與不利用外部知識的模型相比，RAG 模型（如 Google Research 的 REALM）在開放域問答等領域表現出了顯著的進步。

高效檢索是 RAG 性能的關鍵

RAG 模型的一個關鍵方面是從外部源檢索相關知識的效率。大多數 RAG 模型使用雙編碼器框架，其中輸入上下文和每個知識源文檔被編碼為向量。使用相似度度量（如余弦相似度）比較這些向量以識別最相關的文檔。

RAG 模型中的知識源通常非常龐大 — 例如，REALM 使用包含數百萬個 Wikipedia 文檔的知識源。高效地查詢如此龐大的文檔集以找到最相關的信息對于良好的模型性能至關重要。緩慢或低效的檢索會以多種方式影響模型：

• 向用戶提供響應的延遲增加
• 在給定時間限制的情況下，限制可以實際檢索和合并的文檔數量
• 與更高效的檢索相比，可能會檢索到不太相關的信息，從而降低輸出質量

因此，優化 RAG 模型中檢索機制的效率對其在實際應用中的能力和實用性具有重大影響。更快的檢索速度可以查詢更多文檔，獲得更好的條件信息，并提高整體輸出質量。

用于高效檢索的矢量數據庫

向量數據庫是一種專為高效檢索向量數據而設計的數據庫系統。它們將數據存儲為密集的數字向量，類似于文檔和查詢在經過雙編碼器編碼后在 RAG 模型中的表示方式。

這使得 Pinecone 和 Weaviate 等向量數據庫成為提高 RAG 模型中知識檢索效率的天然選擇。它們可以索引外部知識文檔的向量表示，并執行閃電般的相似性搜索，以識別與給定查詢最相關的文檔。

使用矢量數據庫進行 RAG 知識檢索的一些主要優勢包括：

• 向量原生存儲：專門用于高效存儲和查詢向量數據，無需在向量和傳統數據庫記錄之間進行低效的轉換。
• GPU 加速搜索：使用 GPU 大規模并行化相似度計算，比基于 CPU 的搜索提供數量級的加速。
• 近似搜索：局部敏感散列等技術支持極快的近似最近鄰搜索，同時保持準確性。
• 動態更新：隨著知識源的變化，輕松地在索引中插入或更新向量，而不需要完全重建。
• 可擴展性：云原生矢量數據庫服務可處理數十億矢量的擴展搜索。
• 相關性調整：向量重新索引等功能以及微調距離度量的能力可以提高相關性。
• 延遲優化：高級索引結構和算法可優化最低的查詢延遲。

這些功能直接解決了高效搜索海量向量空間的許多關鍵挑戰。通過使用向量數據庫，RAG 模型可以擴展到更大的知識源并實現更快、更相關的檢索。

對 RAG 模型性能的影響

采用向量數據庫進行知識檢索可以對 RAG 模型能力產生顯著的定量和定性影響：

1.減少查詢延遲

矢量數據庫可以將查詢的平均延遲從數千毫秒縮短到數十毫秒。在中等規模下，它們的性能可以比對整個語料庫進行窮舉線性掃描等方法高出 1000 倍以上。

這使得 RAG 模型能夠在時間限制內為每個查詢考慮更多的候選段落，從而擴大可用的知識量。

2. 增加相關性

更高的查詢吞吐量意味著可以檢索和排序更多的段落。這為相關性排序的有效運作提供了更多的信號。

相關性調整功能可以進一步提高排名。通過以最適用的信息為條件，輸出結果將更加集中、連貫和真實。

3. 更大的知識來源

高效檢索釋放了利用數億至數十億段落而非數百萬段落知識源的能力。更多的知識容量可提高對稀有主題和實體的覆蓋率。

4.降低成本

在規模上，與窮舉搜索相比，GPU 加速矢量數據庫可以以約 10-30% 的計算成本提供相同的吞吐量。這提高了部署 RAG 模型的經濟可行性。

5. 支持實時應用程序

向量數據庫的低延遲和高相關性相結合使得 RAG 模型適用于搜索和對話式 AI 等對延遲敏感的實時應用。

總體而言，矢量數據庫通過提供高效的知識檢索解決了擴展和改進 RAG 模型的一個關鍵瓶頸。它們使模型在實際應用中更具知識性、相關性更強、價格更實惠且更實用。

使用矢量數據庫構建 RAG 系統

將向量數據庫集成到 RAG 系統中以優化知識檢索涉及圍繞向量索引過程的規劃以及從 RAG 模型進行查詢：

索引知識源

• 分析語料庫以確定最佳編碼模型和向量配置
• 將語料庫加載到工作負載優化的矢量數據庫（本地、云端、混合）中
• 配置相關性索引（單元格大小、近似算法等）
• 建立數據管道，隨著知識源的變化不斷更新索引

從 RAG 模型查詢

• 將輸入上下文編碼為查詢向量表示
• 向數據庫發出近似最近鄰搜索，查找最相似的段落
• 檢索全文文本以獲得前 N 個結果
• 通過點積或學習模型對檢索到的段落進行重新排序
• 使用前 K 個段落來調節文本生成

主要考慮因素包括：

• 調整編碼以平衡密度和信息保留
• 調整索引結構以實現低延遲查詢
• 在時間和成本限制內最大化檢索吞吐量
• 根據下游模型質量迭代相關性調整

還可以通過發出多個并行查詢、批量檢索和重用查詢編碼來提高查詢效率。

總體而言，數據庫將成為 RAG 應用程序的高速、低延遲知識 API。精心優化可帶來數量級的性能提升。

實施 Vector DB RAG 檢索的結果

早期采用矢量數據庫進行 RAG 檢索的人們已經觀察到了顯著的好處：

• Cohere 能夠將其知識庫從 300 萬篇增加到 3800 萬篇（12 倍），同時保持 99% 以上的準確率
• Quark 將延遲從 200 毫秒縮短至 7 毫秒（29 倍），并將其語料庫大小增加了 40 倍

這些代表了通過解決矢量數據庫的知識檢索瓶頸而實現的模型性能提升類型。效率的提高直接轉化為知識更豐富、速度更快、更實惠的 RAG 模型。

未來的機遇與挑戰

雖然矢量數據庫顯然為 RAG 檢索提供了巨大優勢，但仍有需要持續改進的地方：

• 支持段落擴展和分解以提高回憶率
• 減少非常大的向量空間的量化誤差
• 優化片上模型執行的內存使用
• 實現某些實時用例所需的亞毫秒級延遲
• 隨著知識來源的快速變化，簡化索引更新
• 構建更多模塊化查詢 API，以便于集成
• 繼續改進下游重新排序的相關性信號

解決這些問題將進一步提高 RAG 的效率和能力。矢量數據庫的創新步伐將為知識檢索開辟更多的可能性。

結論

高效的知識檢索是限制檢索增強生成模型性能的瓶頸。矢量數據庫提供了專門的解決方案，可顯著提高 RAG 檢索的速度、可擴展性和相關性。

利用矢量數據庫，模型可以整合更多知識，更準確地回答問題，并生成具有更高事實依據的輸出。這有助于使 RAG 模型適用于現實世界的生產用例。

采用矢量數據庫進行 RAG 知識檢索仍處于相對較早的階段，但從迄今為止的令人印象深刻的結果來看，它具有巨大的發展前景。隨著技術的不斷成熟，我們可以預期矢量數據庫對于工業 RAG 模型的重要性將與傳統數據庫對于支持網絡搜索和其他應用的重要性一樣。

向量搜索和檢索增強生成之間的協同作用有可能將 AI 能力提升到新的水平。高效獲取知識最終將實現知識更豐富的智能系統。向量數據庫為 RAG 模型解鎖海量知識提供了關鍵，推動了 AI 的變革性進步。

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