Projektiranje RAG plinovoda spremnih za proizvodnju: suzbijanje latencije, halucinacija i troškova na skali

Retrieval-Augmented Generation (RAG) predstavlja napredni sistem AI koji poboljšava velike jezike Modeli (LLM) kroz integraciju znanja u realnom vremenu iz spoljnih izvora [1]. Tehnika omogućava LLM da isporuče odgovore koji su precizni i relevantni za kontekst pomoću činjenica podataka, koji povezuje prethodno obučene znanja sa stvarnim informacijama. Međutim, prijelaz RAG sistema od eksperimentalnih prototipova do aplikacija razine proizvodnje predstavlja jedinstveni skup izazova. i i Različite prepreke zahtijevaju potpune metode optimizacije kako bi se postiglo pravilno upravljanje. Korisničko iskustvo pati od visoke latencije, ali halucinacije stvaraju probleme poverenja širenjem lažnih informacija korisnicima. latency hallucinations, cost Google Research pokazuje da su modeli povećani pretraživanjem smanjili činjenice o greškama za 30% 2023. godine, što pomaže aplikacijama koje zahtijevaju obradu dinamičkih informacija kao što su trenutni događaji i ažuriranja politika [2]. Članak pruža potpuni vodič koji pokazuje višim AI/ML inženjerima i tehničkim autorima kako da kreiraju i implementiraju i poboljšaju RAG cevovode za proizvodnu upotrebu.Sljedeći odjeljci će ocijeniti arhitektonske komponente RAG sustava i uvesti operativne tehnike za upravljanje latencijom i smanjenje halucinacija uz smanjene troškove. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline Arhitektura RAG plinovoda spremnog za proizvodnju Proizvodni RAG cevovod je višestupanjski proces koji pretvara sirove, nestrukturirane podatke u upitnu bazu znanja, a zatim koristi tu bazu znanja za generiranje informisanih odgovora [3]. Visoki pregled ove arhitekture ilustriran je u dijagramu ispod. retrieval and generation pipeline Prvi korak prikupljanja podataka uključuje dobijanje informacija iz različitih dostupnih izvora. Sistem pretvara ove informacije u vektorske ugrađivanja koje se pohranjuju u vektorsku bazu podataka nakon obrade i rezanja. Sistem za pretraživanje izvodi pretragu u vektorsku bazu podataka kako bi identifikovao najprikladnije dijelove dokumenata nakon što korisnici unesu upit za pretragu. Sistem dijeli unos u manji dio koji se zatim šalje LLM-u kako bi se dobio odgovor koji odgovara izvornom pitanju. Posljednji korak zahtijeva procjenu izlaza kako bi se potvrdila njegova točnost i njegova povezanost sa ulazom radi određivanja kvalitete izlaza. Trade-offs in RAG Architecture Mnogo arhitektonskih izbora treba napraviti prilikom izgradnje RAG sistema koji je spreman za proizvodnju kako bi se postigla optimizacija performansi i upravljanje troškovima i jednostavnost sistema. Sistem zahtijeva tri glavna faktora za njegov rad koji uključuju odabir između sinhronih i asinkronih metoda pretraživanja i odabir odgovarajuće vektorske baze podataka i određivanje pristupa skalabilnosti sistema. Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. Synchronous vs. Asynchronous povratak Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. Proces preuzimanja u asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. System architecture becomes more complex because of this requirement which requires additional components for background job management and monitoring. Izbor vektorske baze podataka Efektivnost i skalabilnost RAG cevovoda uvelike ovise o odabranom vektorskom sustavu baze podataka. Otvorena rešenja Faiss i Qdrant nude fleksibilnost i kontrolu, ali zahtijevaju dodatno vrijeme za početnu implementaciju i kontinuirano održavanje. Operativni troškovi upravljanih usluga Pinecone i Weaviate povećavaju se jer nude praktično upravljanje sa ugrađenom skalabilnošću i podrškom. Izbor sustava baze podataka ovisi o specifičnim zahtjevima aplikacije koji uključuju dimenzije skupova podataka i projektirani promet upita i financijske resurse. Strategija skaliranja Širenje sistema RAG može se postići horizontalnom fragmentacijom indeksa ugrađivanja ili distribucijom usluga cevovoda. Indeks postaje fragmentiran kada je podijeljen na više čvorova preko horizontalnog prostora što poboljšava performanse pretraživanja, ali čini putanje upita i operacije spajanja rezultata složenijima. Nezavisno širenje svake komponente postaje moguće jer usluge cevovoda funkcionišu kao posrednici između funkcija retrievera i generatora. Handling Latency in RAG Pipelines Upravljanje latencijom u RAG cevovodima Svaka interaktivna AI aplikacija uvelike zavisi od latentnosti kako bi pružila optimalno korisničko iskustvo. RAG sustavi doživljavaju latentnost tokom svog rada počevši od preuzimanja dokumenata do generiranja odgovora prema [4]. RAG cevovod koji je spreman za proizvodnju mora biti osmišljen tako da smanji latentnost bez žrtvovanja kvalitete generisanih odgovora. Techniques for Latency Reduction Eksperimentalni rezultati pokazuju da višestruke metode smanjuju latenciju RAG cijevi i ove metode pružaju dokazane poboljšanja performansi. Sistem hibridnog pretraživanja ujedinjuje efikasne karakteristike pretraživanja zasnovanog na BM25 ključnim rečima sa sposobnostima semantičkog pretraživanja zasnovanima na vektorima. OpenAI izvještava da hibridni sustavi pretraživanja prijavljuju smanjenje latencije od 50%, što rezultira povećanim zadovoljstvom korisnika za pretraživače i platforme e-trgovine [2]. Proces pretraživanja pomoću ključnih reči daje brze rezultate za upite koje sadrže određene reči, ali semantičko pretraživanje pruža bolje rezultate tako što pronalazi dokumente koji odgovaraju onome što korisnik zapravo želi pronaći. Hybrid Retrieval: Amazon Bedrock koristi tehnologiju Prompt Caching za ubrzavanje odgovora dok smanjuje broj ulaznih žetona i troškove za radna opterećenja koja šalju identične upite u uzastopnim zahtjevima. Prompt Caching: Ugrađivanja su numeričke reprezentacije teksta koji se koriste za semantičko pretraživanje. Sistem eliminira generaciju upita za ugradnju u vremenu preko prethodnog izračuna svih dokumenata baze znanja u ugradnje vektorskih baza podataka. Embedding Pre-computation: LLM inferencija je često najtraženiji deo RAG kanala. Sistem postiže 100-1000 upita po minuti krozput pomoću asinkronog orkestratora da kombinira više upita u jedan zahtev za LLM inferenciju. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability Ublažavanje halucinacija i poboljšanje pouzdanosti Generiranje lažnih ili besmislenih informacija poznatih kao halucinacije predstavlja veliki problem za aplikacije koje koriste LLM-ove [7]. Sistem RAG generira halucinacije kroz tri glavna uzroka koji proizlaze iz prikupljenih dokumenata koji ne odgovaraju upitu i korisničkim nesporazumima i predrasudama zasnovanim na modelu. Strategije za mitigiranje halucinacija Istraživanja su pokazala da postoji više metoda za smanjenje halucinacija u RAG cevovode, jer su se pokazale učinkovite. Osnivanje odgovora LLM-a u izvedenom kontekstu je temeljni princip RAG-a. Google Research je sproveo studiju koja je pokazala da su modeli povećani preuzimanjem smanjili činjenice o greškama za 30% kada se bave novim informacijama tokom zadataka 2023. godine [2]. Dodavanje metapodataka u svaki odjeljak dokumenta omogućava bolje utemeljenje uključivanjem informacija o izvoru dokumenta i detalja autora i vremenskih žigova proizvodnje. Grounding with Metadata: Upotreba LLM-ova kao evaluacionih sudija je svestran i automatski način procjene kvalitete [4]. AI Lab na Stanford University otkrio je da RAG sistemi koji zapošljavaju LLM sudije proizvode pravne istraživačke rezultate sa 15% većom stopom preciznosti [2]. LLM as Judge Verification: Metoda samokonzistencije zahtijeva da kreirate više odgovora na jedno pitanje pre nego što odaberete odgovor koji pokazuje najučinkovitije rezultate.Implementacija dobro optimizovanih proizvodnih RAG sistema rezultira stope halucinacija između 2-5%, što dokazuje uspeh metoda zasnovanih na doslednosti. Self-Consistency: Za aplikacije koje zahtijevaju visok stupanj preciznosti, može se implementirati proces QA čoveka u krugu. Score odanosti proizvodnih sistema sa ljudskim nadzorom dostižu između 85-95%, što premašuje performanse potpuno automatizovanih sistema. Human-in-the-Loop QA: Optimizacija troškova u velikim RAG sistemima Troškovi su glavna razmatranja u bilo kojoj velikoj aplikaciji AI, a RAG sistemi nisu izuzetak [9]. RAG troškovi sustava potječu od tri glavna elementa koji uključuju troškove zaključivanja LLM-a i troškove skladištenja vektorskih baza podataka te troškove upita i troškove unosa i obrade podataka. Tehnike za optimizaciju troškova Sljedeće metode pokazuju njihovu sposobnost da smanje troškove sistema RAG na osnovu stvarnih podataka. Amazon Bedrock implementira prompt caching koji smanjuje upotrebu input tokena za 90% za radna opterećenja koja koriste ponavljajući sadržaj prompt [9]. Pronalaženje dokumenata postaje efikasnije kroz dva pristupa koji uključuju uklanjanje nepotrebnih informacija iz preuzetih dokumenata ili dizajnom poboljšanih predloška prompt. Prompt Compression: Izbor strateškog modela može značajno uticati na troškove.Istraživanja pokazuju da linija Amazon Nova nudi oko 75% niže troškove cijene po žetonu u usporedbi sa modelima Anthropic Claude [9].Sustav usmjerava upite na različite LLM-ove kroz troškovno svjesno usmjeravanje koje odabire manje skupe modele za osnovne zahtjeve i skuplje modele za složene upite kojima je potrebna visoka preciznost. Model Selection: Amazon Bedrock's Batch Inference omogućava obradu velikih podataka kroz pojedinačne asinkrone operacije, što rezultira uštedom troškova od 50% u odnosu na on-demand invokeModel cijene [9]. Sistem zahtijeva od korisnika da sačuvaju svoje ulazne upite u JSONL formatu unutar S3 skladišta prije pokretanja batch posla koji proizvodi rezultate koji postaju dostupni na određenom S3 izlaznom mestu u roku od 24 sata. Batch Processing: Sistem koristi BM25 za brze i jeftine pretrage zasnovane na ključnim rečima kako bi se spriječila potreba za izvođenjem vektorskih pretraga po većim troškovima. Ruter upita određuje najprikladniji pristup pretraživanju za svaki upit analizom njegove složenosti i potrebne preciznosti što dovodi do potencijalnih smanjenja troškova većih od 50%. Hybrid Retrieval Cost Benefits: Studija slučaja / Primjer primjene Sljedeći Python kod pokazuje kako stvoriti RAG pipeline koristeći LangChain biblioteku [10]. Ovaj primjer će pokazati kako učitati dokument, podijeliti ga na komade, stvoriti vektorsku skladište. Primjer: Izgradnja RAG plinovoda sa LangChain Primjer prikazuje ***WebBaseLoader ***content loading with dokument crunking i skladište vektor u memoriji za osnovne funkcionalnosti. Proces preuzimanja i generisanja je orkestriran pomoću LangGraph. RecursiveCharacterTextSplitter RecursiveCharacterTextSplitter import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) Ovaj tutorial pokazuje osnovne operacije RAG sistema kroz učitavanje, razdvajanje, indeksiranje, preuzimanje i generiranje koji omogućava programerima da stvore napredne sisteme spremne za proizvodnju. Monitoring performansi i metrike Proizvodni RAG sistem zahtijeva praćenje performansi kako bi se postigao maksimalni operativni potencijal i otkrila potencijalna područja za poboljšanje. Najbolje prakse i zajednički pitfalls RAG sistem koji je spreman za proizvodnju zahtijeva odgovarajuće planiranje i inženjerske radove i kontinuirano praćenje sistema kako bi se postigla stabilnost. Ovaj odjeljak opisuje neke od najboljih praksi koje treba slijediti i uobičajene zamke koje treba izbjeći prilikom rada sa RAG cevovodom. Najbolje prakse Uspješan RAG sistem zahtijeva snažnu početnu konfiguraciju kao osnovu. Kvalitet vašeg RAG sistema je samo toliko dobar koliko i podaci na kojima je izgrađen. Vaša mreža za unos podataka i predobrada podataka trebaju biti pouzdani i vaši podaci trebaju biti slobodni od grešaka i pravilno organizovani sa svim potrebnim metapodatcima. Istraživanja ukazuju na to da ugrađivanja specifična za domene koja primaju fino podešavanje proizvode 25% bolju relevantnost pretraživanja za određene zadatke [2]. Kombinacija različitih metoda kroz hibridne pristupe pruža najučinkovitije rezultate u pogledu performansi i troškovne efikasnosti i točnosti. Izbjegavajte upotrebu jedne metode pretraživanja ili generacije. Hibridni pretraživači koji kombiniraju ključne reči i vektorske metode pretraživanja pružaju najbolje karakteristike svake metode dok smanjuju svoja ograničenja. Potreban je potpuni sistem praćenja za praćenje proizvodnih sistema. Vaš RAG cevovod zahtijeva sistem praćenja za praćenje svoje operativne performanse zajedno sa svojim troškovima i kvalitetom usluge. Mjere performansi sustava trebaju pratiti latenciju između 2-5 sekundi za složene upite i prodor na 100-1000 upita po minuti i korištenje žetona na 50ms po žetonu za GPT-3.5 i stope halucinacija na 2-5% u optimizovanim sistemima. RAG sistem zahtijeva kontinuirano poboljšanje i iteraciju da bi postigao uspeh. RAG sistem zahtijeva kontinuirani napor jer ne funkcioniše kao samostalna inicijativa. Vaš sistem zahtijeva kontinuiranu evaluaciju performansi kako bi proizvela povratne informacije koje omogućuju kontinuirani razvoj i poboljšanje. Proces zahtijeva prilagođavanje vaših modela i baze znanja i testiranje različitih metoda preuzimanja i generacije. Uobičajeni pitfalls Glavni problemi unutar RAG sistema razvijaju se zato što organizacije ne održavaju odgovarajuće standarde kvalitete podataka. Kvalitet podataka utiče na korisničko iskustvo kroz halucinacije koje nastaju kada slaba kvaliteta podataka postoji. Jedan metar koji se koristi kao primarna mjera može stvoriti obmanjujuće rezultate. Ne oslanjajte se na jedan metar da biste procijenili performanse vašeg RAG sistema. Sistem koji ima visoku točnost može i dalje imati visoku latenciju ili visoke troškove. Vaša procjena performansi sustava zahtijeva ocene vernosti između 85-95% u proizvodnim okruženjima i preciznost preuzimanja između 85-95% i troškovnu efikasnost između 0,01 i 0,05 dolara po upitu. Ignoriranje korisničkog iskustva može potkopati čak i tehnički kvalitetne sisteme. Kompleksnost razvoja sistema RAG čini da korisnici gube pogled na osnovne zahteve korisničkog iskustva. Vaš sistem treba da ima intuitivan interfejs koji pruža brze i precizne odgovore dok uspostavlja odnose poverenja sa korisnicima. Operacija velikih RAG sistema zahtijeva znatna financijska sredstva jer troškovi zaključivanja LLM čine 60% ukupnih troškova i operacije vektorske baze podataka koriste 25% i računalne resurse koriste 15%. Budite sigurni da pažljivo procijenite troškove vašeg sistema i implementirate tehnike optimizacije troškova kako biste ga zadržali unutar budžeta. Budući smjerovi Polje Retrieval-Augmented Generation napreduje brzo jer znanstvenici aktivno stvaraju inovativne metode i tehnologije u brzom tempu. Agentic RAG uključuje korištenje LLM-powered agenti za obavljanje složenijih i višestupanjskih zadataka pretraživanja i razmatranja. Agentic RAG sistem obavlja dinamičko planiranje i izvršenje akcija za rješavanje upita korisnika kroz sekvencijalne operacije koje uključuju upite za izvor podataka i analizu i generaciju vizualizacije. Vector DB + Graph Hybrid Stores su se pojavile kao obećavajući pravac za znanstvena istraživanja. Integracija vektorskih baza podataka s grafičkim bazama podataka omogućava napredne mogućnosti modeliranja znanja. Model podataka grafičkih baza podataka omogućava skladištenje složenih entitetskih odnosa, ali vektorske baze podataka najbolje služe za semantičke operacije pretraživanja. Integracija ove dvije tehnologije omogućava programerima da stvore sustave pretraživanja koji nude vrhunsku funkcionalnost i prilagodljivost. RAG + Fine-tuning Convergence je postao značajniji u poslednje vreme. Razlika između RAG i fine-tuning tehnika je počeo da izbledi u jedan koncept. RAG služi kao efikasan način za hranjenje vanjskog znanja za LLMs ali fine-tuning omogućava modelu da nauči specijalizirano znanje za određene domene ili zadatke. Budući razvoj će verovatno uvesti nove metode koje ujedine prednosti i tradicionalne i digitalne metode učenja. Zaključak Proces stvaranja RAG cevovoda za upotrebu u proizvodnji zahtijeva značajan rad, ali dovodi do zadovoljavajućih rezultata. pouzdani RAG sistemi koji omogućuju potencijal LLM zahtijevaju potpunu procjenu latencije i halucinacija u odnosu na troškove sistema kroz implementaciju najboljih praksi opisanih u ovom članku. Istraživački dokazi u ovom članku pokazuju da se može postići značajan napredak jer se činjenice smanjuju za 30% kada se pravilno uzmu u obzir [2], a metode hibridnog preuzimanja smanjuju latenciju do 50% [2], a strategije odabira modela dovode do smanjenja troškova od 75% [9]. Kako se područje RAG-a nastavlja razvijati, važno je da budete ažurirani sa najnovijim trendovima i tehnologijama kako biste osigurali da vaši sustavi ostanu na vrhuncu. 10. referencije [1] T. Lewis et al., "Retrieval-Augmented Generation za proizvodnju LLMs", Proc. od NeurIPS, 2024. [2] Galileo AI, "Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance", 18. studenog 2024. [Online]. Dostupno: https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, „Šta je RAG (Retrieval-Augmented Generation)?“. [Online]. Dostupno: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., "Evaluacija povratne povećane generacije: istraživanje", arXiv:2405.07437v2, 3. srpnja 2024. [Online]. Dostupno: https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, "Šta je RAG (Retrieval Augmented Generation)?", IBM. [Online]. Dostupno: https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, „Upućivanje RAG-ova u proizvodnji: Priručnik za najbolje prakse“, Medium, 25. prosinca 2024. [Online]. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, "5 tehnika za sprečavanje halucinacija u vašem odgovaranju na RAG pitanje", prema znanosti podataka, 23. septembra 2025. [Online]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, „Razumevanje RAG-a, dio VIII: ublažavanje halucinacija u RAG-u“, Mastery Machine Learning, 20. ožujka 2025. [Online]. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, "Optimizacija troškova u RAG aplikacijama", Nerd For Tech, 8. jun 2025. [Online]. Dostupno: https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," LangChain dokumentacija. [Online]. Dostupno: https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/