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LazyLLM教程 | 第11讲:性能优化指南:从冷启动到响应加速你的RAG

在前面的课程中我们从检索和生成两个角度学习了多种提升 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统效果的策略和相关评测方法。为了获得更好的检索召回效果,我们介绍了通过多个子查询、多个节点组、多个检索器进行检索,同时引入了重排序模型。虽然我们成功提升了系统的召回效果,但更多环节及模型的引入也增加了许多计算和推理成本,系统的整体执行时间随之增加。 在实际应用中,除了系统效果,我们同样需要关注系统的执行效率,即系统是否能够快速响应用户请求,以及是否能够快速实现文档和算法的迭代。本篇教程将带您学习一系列提升 RAG 系统运行效率的策略。 在RAG系统的构建过程当中,除了“搜的准”、“答的好”,系统的执行效率同样是一个需要关注的话题。在一个真正面向落地的知识库问答系统的开发过程当中,许多开发者常常会面临一个核心难题:响应慢,体验差,优化无从下手。究其根本,这类问题往往与系统各阶段的性能瓶颈有关。 一个典型的 RAG 系统包含三大阶段:文档入库、检索召回与生成推理。下图标注了上述 RAG 各环节中影响整体系统性能的主要因素: 在文档入库阶段,系统需对海量原始文档进...

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