Projektowanie rurociągów RAG gotowych do produkcji: zwalczanie opóźnień, halucynacji i kosztów w skali

Retrieval-Augmented Generation (RAG) reprezentuje zaawansowany system sztucznej inteligencji, który wzmacnia duże modele językowe (LLM) poprzez integrację wiedzy w czasie rzeczywistym z zewnętrznych źródeł [1]. Technika umożliwia LLM dostarczanie odpowiedzi, które są zarówno dokładne, jak i istotne dla kontekstu, wykorzystując dane faktyczne, które łączą wstępnie przeszkoloną wiedzę z rzeczywistym światem informacji. Jednak przejście systemów RAG od eksperymentalnych prototypów do zastosowań na poziomie produkcyjnym stwarza unikalny zestaw wyzwań. i i Różne przeszkody wymagają kompletnych metod optymalizacji, aby osiągnąć właściwe zarządzanie.Doświadczenie użytkownika cierpi z powodu wysokiego opóźnienia, ale halucynacje tworzą problemy z zaufaniem poprzez rozpowszechnianie fałszywych informacji do użytkowników. latency hallucinations, cost Badania wykazały, że w 2023 r. modele zwiększone o odzyskanie zmniejszyły błędy faktyczne o 30%, co pomaga aplikacjom, które wymagają przetwarzania informacji dynamicznych, takich jak bieżące wydarzenia i aktualizacje polityki [2]. W artykule przedstawiono kompletny przewodnik, który pokazuje starszym inżynierom AI/ML i autorom technicznym, jak tworzyć i wdrażać, a także ulepszać rurociągi RAG do użytku produkcyjnego.Następujące sekcje będą oceniać komponenty architektoniczne systemów RAG i wprowadzać techniki operacyjne do zarządzania opóźnieniem i zmniejszania halucynacji przy obniżonych kosztach. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline Architektura rurociągu RAG gotowego do produkcji Gotowy do produkcji rurociąg RAG jest wielostopniowym procesem, który przekształca surowe, niestrukturyzowane dane w zapytaną bazę wiedzy, a następnie wykorzystuje tę bazę wiedzy do generowania poinformowanych odpowiedzi [3]. Wysoki przegląd tej architektury jest ilustrowany na poniższym wykresie. retrieval and generation pipeline Pierwszy etap zbierania danych polega na pozyskiwaniu informacji z różnych dostępnych źródeł. System przekształca te informacje w wektorowe osadzenia, które są przechowywane w wektorowej bazie danych po przetwarzaniu i szlifowaniu. System odzyskiwania przeprowadza wyszukiwanie wektorowej bazy danych, aby zidentyfikować najbardziej odpowiednie fragmenty dokumentów po wprowadzeniu przez użytkowników zapytania wyszukiwania. System dzieli wejście na mniejsze fragmenty, które są następnie wysyłane do LLM, aby uzyskać odpowiedź odpowiadającą oryginalnemu pytaniu. Ostatni krok wymaga oceny wyjścia, aby zweryfikować zarówno jego dokładność, jak i połączenie z wejściem w celu określenia jakości wyjścia. Trade-offs in RAG Architecture Podczas budowy systemu RAG gotowego do produkcji należy dokonać wielu wyborów architektonicznych, aby osiągnąć optymalizację wydajności i zarządzanie kosztami oraz prostotę systemu. System wymaga trzech głównych czynników do jego działania, które obejmują wybór między metodami odzyskiwania synchronicznego i asynchronicznego oraz wybór odpowiedniej bazy wektorowej oraz określenie podejścia do skalowalności systemu. 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 odbiór Synchroniczne systemy odzyskiwania mają prostszy proces konfiguracji, ale tworzą opóźnienia w czasie reakcji, które powodują słabe doświadczenie użytkownika dla złożonych operacji wyszukiwania. Proces odzyskiwania w systemach asynchronicznych działa w tle, aby zmniejszyć opóźnienie, które użytkownicy muszą czekać. Wybór wektorowej bazy danych Wydajność i skalowalność rurociągu RAG w dużej mierze zależy od wybranego systemu bazy danych wektorowych. Rozwiązania open-source Faiss i Qdrant oferują elastyczność i kontrolę, ale wymagają dodatkowego czasu na wstępne wdrożenie i ciągłe utrzymanie. Koszty operacyjne zarządzanych usług Pinecone i Weaviate rosną, ponieważ oferują zarządzanie praktyczne z wbudowaną skalowalnością i wsparciem. Wybór systemu bazy danych zależy od konkretnych wymagań aplikacji, które obejmują wymiary zbiorów danych oraz przewidywany ruch zapytań i zasoby finansowe. Strategia skalowania Skalowanie systemu RAG można osiągnąć poprzez poziomą fragmentację indeksu osadzania lub poprzez dystrybucję usług rurociągów. Indeks staje się fragmentowany, gdy jest podzielony na wiele węzłów w przestrzeni poziomej, co poprawia wydajność wyszukiwania, ale sprawia, że routing zapytań i połączenia wyników są bardziej złożone. Niezależne skalowanie każdego składnika staje się możliwe, ponieważ usługi rurociągów działają jako pośrednicy między funkcjami odbiornika i generatora. Handling Latency in RAG Pipelines Zarządzanie opóźnieniami w rurociągach RAG Każda interaktywna aplikacja AI zależy w dużej mierze od opóźnienia, aby zapewnić optymalne doświadczenie użytkownika. Systemy RAG doświadczają opóźnienia w całej ich eksploatacji, począwszy od odzyskiwania dokumentów po generowanie odpowiedzi zgodnie z [4]. Gotowy do produkcji rurociąg RAG musi być zaprojektowany w celu zminimalizowania opóźnienia bez poświęcania jakości generowanych odpowiedzi. Techniques for Latency Reduction Wyniki eksperymentalne pokazują, że wiele metod zmniejsza latentność rurociągu RAG, a te metody zapewniają udowodnione ulepszenia wydajności. Hybrydowe systemy odzyskiwania łączą skuteczne funkcje wyszukiwania opartego na słowach kluczowych BM25 z funkcjami wyszukiwania semantycznego opartymi na wektorach. OpenAI informuje, że systemy odzyskiwania hybrydowego zmniejszają opóźnienie o 50%, co prowadzi do zwiększonej satysfakcji użytkowników dla wyszukiwarek i platform e-commerce [2]. Proces wyszukiwania za pośrednictwem słów kluczowych daje szybkie wyniki dla zapytań zawierających określone słowa, ale wyszukiwanie semantyczne zapewnia lepsze wyniki poprzez znalezienie dokumentów, które pasują do tego, co użytkownik naprawdę chce znaleźć. Hybrid Retrieval: Każdy system, który potrzebuje wykonywać powtarzające się obliczenia, może skorzystać z pamięci podręcznej jako metody zmniejszania czasu reakcji. Amazon Bedrock wykorzystuje technologię Prompt Caching do przyspieszenia odpowiedzi przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby tokenów wejściowych i kosztów obciążeń roboczych wysyłających identyczne sygnały w kolejnych żądaniach. Prompt Caching: Embeddings to cyfrowe reprezentacje tekstu, które są wykorzystywane do wyszukiwania semantycznego. System eliminuje generowanie zapytań w czasie wbudowy poprzez wstępne obliczenie wszystkich dokumentów bazy wiedzy w wbudowaniach wektorowych baz danych. Embedding Pre-computation: Inferencja LLM jest często najbardziej czasochłonną częścią rurociągu RAG. System osiąga 100-1000 zapytań na minutę poprzez wykorzystanie asynchronicznego orkiestratora do łączenia wielu zapytań w jedną prośbę o inferencję LLM. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability Łagodzenie halucynacji i poprawa niezawodności Generowanie fałszywych lub bezsensownych informacji znanych jako halucynacje stanowi poważny problem dla aplikacji korzystających z LLM [7]. System RAG generuje halucynacje poprzez trzy główne przyczyny, które pochodzą z pobranych dokumentów, które nie pasują do zapytania i nieporozumień użytkowników i uprzedzeń opartych na modelu. Strategie łagodzenia halucynacji Badania wykazały, że istnieje wiele metod zmniejszania halucynacji w rurociągach RAG, ponieważ okazały się one skuteczne. Google Research przeprowadził badanie, które wykazało, że modele zwiększone pobieraniem zmniejszyły błędy faktyczne o 30% przy obsłudze nowych informacji podczas zadań w 2023 [2]. Dodanie metadanych do każdej sekcji dokumentu pozwala na lepsze uziemienie poprzez włączenie informacji o pochodzeniu dokumentów i szczegółach autorów oraz znaczników czasu produkcji. Grounding with Metadata: Używanie LLM jako sędziów oceniających jest wszechstronną i automatyczną metodą oceny jakości [4]. laboratorium AI na Uniwersytecie Stanford odkrył, że systemy RAG, które zatrudniają sędziów LLM produkują wyniki kwerendy badawczej z 15% wyższą dokładnością [2]. LLM as Judge Verification: Wdrożenie dobrze zoptymalizowanych systemów produkcyjnych RAG powoduje wskaźniki halucynacji między 2-5%, co dowodzi sukcesu metod opartych na spójności. Self-Consistency: W przypadku zastosowań wymagających wysokiego poziomu dokładności, można wdrożyć proces QA w trybie human-in-the-loop.Wskaźniki wiarygodności systemów produkcyjnych z ludzkim nadzorem sięgają 85-95%, co przewyższa wydajność systemów w pełni zautomatyzowanych. Human-in-the-Loop QA: Optymalizacja kosztów w dużych systemach RAG Koszt jest głównym rozważaniem w każdej dużej aplikacji sztucznej inteligencji, a systemy RAG nie są wyjątkiem [9]. Koszty systemu RAG pochodzą z trzech głównych elementów, które obejmują koszty wnioskowania LLM i koszty przechowywania wektorowych baz danych oraz opłaty za zapytania oraz koszty wchłaniania i przetwarzania danych. Techniki optymalizacji kosztów Poniższe metody wykazują ich zdolność do obniżenia kosztów systemu RAG na podstawie rzeczywistych danych. Amazon Bedrock wdraża pamięć podręczną prompt, która zmniejsza zużycie tokenów wejściowych o 90% w przypadku obciążeń roboczych, które wykorzystują powtarzające się treści promptów [9]. Odzyskiwanie dokumentów staje się bardziej wydajne dzięki dwóm podejściom, które obejmują usuwanie niepotrzebnych informacji z pobranych dokumentów lub projektowanie ulepszonych szablonów promptów. Prompt Compression: Badania wykazały, że linia Amazon Nova oferuje około 75% niższe koszty za token w porównaniu z modelami Anthropic Claude [9]. System kieruje zapytania do różnych LLM poprzez routing świadomy kosztów, który wybiera tańsze modele dla podstawowych żądań i droższe modele dla złożonych zapytań wymagających wysokiej dokładności. Model Selection: System Batch Inference firmy Amazon Bedrock umożliwia przetwarzanie dużych danych za pośrednictwem indywidualnych operacji asynchronicznych, co powoduje 50% oszczędności kosztów w stosunku do oprocentowania modelu na żądanie [9]. System wymaga, aby użytkownicy zapisywali swoje zaproszenia wejściowe w formacie JSONL w magazynie S3 przed uruchomieniem zadania batchowego, który produkuje wyniki, które stają się dostępne w wyznaczonej lokalizacji wyjściowej S3 w ciągu 24 godzin. Batch Processing: System wykorzystuje BM25 do szybkich i niedrogich wyszukiwań opartych na słowach kluczowych, aby zapobiec konieczności wykonywania wyszukiwań wektorowych przy wyższych kosztach.Router zapytań określa najbardziej odpowiednie podejście do wyszukiwania dla każdego zapytania poprzez analizę jego poziomu złożoności i wymaganej precyzji, co prowadzi do potencjalnych redukcji kosztów przekraczających 50%. Hybrid Retrieval Cost Benefits: Badanie przypadku / przykładowe wdrożenie Poniższy kod Python pokazuje, jak utworzyć rurociąg RAG przy użyciu biblioteki LangChain [10]. Ten przykład pokaże, jak załadować dokument, podzielić go na kawałki, utworzyć magazyn wektorowy. Przykład: Budowa rurociągu RAG z LangChain Przykład pokazuje ***WebBaseLoader ***obsługa ładowana za pomocą Chunking dokumentów i magazyn wektorowy w pamięci dla podstawowej funkcjonalności. Proces odzyskiwania i generowania jest orkiestrowany przy użyciu 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"]) Podany kod pokazuje cały rurociąg RAG, który pozostaje podstawowy, ale funkcjonalny.Tutorial demonstruje podstawowe operacje systemów RAG poprzez ładowanie, dzielenie, indeksowanie, odzyskiwanie i generowanie, co umożliwia deweloperom tworzenie zaawansowanych systemów gotowych do produkcji. Monitoring wydajności i metryki System produkcyjny RAG wymaga monitorowania wydajności w celu osiągnięcia maksymalnego potencjału operacyjnego i wykrycia potencjalnych obszarów do ulepszenia. Najlepsze praktyki i wspólne pułapki System RAG gotowy do produkcji wymaga właściwego planowania i inżynierii oraz ciągłego monitorowania systemu w celu osiągnięcia stabilności.Ta sekcja przedstawia niektóre z najlepszych praktyk do naśladowania i wspólnych pułapek, których należy unikać podczas pracy z rurociągami RAG. Najlepsze praktyki Skuteczny system RAG wymaga silnej konfiguracji początkowej jako podstawy. Jakość Twojego systemu RAG jest tylko tak dobra, jak dane, na których jest zbudowany. Twój przewód wchłaniania danych i wstępnego przetwarzania powinien być niezawodny, a Twoje dane muszą być wolne od błędów i odpowiednio zorganizowane ze wszystkimi niezbędnymi metadanymi. Połączenie różnych metod za pośrednictwem podejść hybrydowych zapewnia najbardziej optymalne wyniki pod względem wydajności i opłacalności oraz dokładności. Unikaj używania jednej metody odzyskiwania lub generowania. Potrzebny jest kompletny system monitorowania, aby śledzić systemy produkcyjne. Twój rurociąg RAG wymaga systemu monitorowania, aby monitorować jego wydajność operacyjną wraz z kosztami i jakością usługi.Metryka wydajności systemu musi śledzić opóźnienie między 2-5 sekundami dla złożonych zapytań i przepływu przy 100-1000 zapytań na minutę i wykorzystaniu tokenów przy 50 ms na token dla GPT-3.5 i stopa halucynacji w 2-5% w zoptymalizowanych systemach. System RAG wymaga ciągłego doskonalenia i iteracji, aby osiągnąć sukces. System RAG wymaga ciągłego wysiłku, ponieważ nie działa jako samodzielna inicjatywa. Twój system wymaga ciągłej oceny wydajności w celu uzyskania informacji zwrotnych, które umożliwiają ciągły rozwój i ulepszenie. Proces wymaga dostosowania modeli i bazy wiedzy oraz testowania różnych metod odzyskiwania i generowania. Wspólne wpadki Główne problemy w systemach RAG rozwijają się, ponieważ organizacje nie utrzymują odpowiednich standardów jakości danych. Jakość danych wpływa na doświadczenie użytkownika poprzez halucynacje, które występują, gdy istnieje słaba jakość danych. Nie polegaj na jednej metryce, aby ocenić wydajność systemu RAG. System, który ma wysoki wynik dokładności, może nadal mieć wysoką opóźnienie lub wysokie koszty. Ocena wydajności systemu wymaga wyników wiarygodności między 85-95% w środowiskach produkcyjnych i dokładności odzyskiwania między 85-95% i efektywności kosztowej między 0,01 $ a 0,05 $ za zapytanie. Ignorowanie doświadczenia użytkownika może osłabić nawet technicznie dobre systemy.Złożoność rozwoju systemu RAG powoduje, że użytkownicy tracą wzrok od podstawowych wymagań dotyczących doświadczenia użytkownika. Działanie dużych systemów RAG wymaga znacznych zasobów finansowych, ponieważ koszty wnioskowania LLM stanowią 60% całkowitych kosztów, a operacje bazy danych wektorowych wykorzystują 25% i wykorzystują zasoby obliczeniowe 15%. Przyszłe kierunki Obszar generacji wzmocnionej odzyskiwania postępuje szybko, ponieważ naukowcy aktywnie tworzą innowacyjne metody i technologie w szybkim tempie. Agentic RAG polega na wykorzystaniu agentów zasilanych LLM do wykonywania bardziej złożonych i wielostopniowych zadań odzyskiwania i rozumowania. System Agentic RAG wykonuje dynamiczne planowanie i wykonywanie działań w celu rozwiązywania zapytań użytkowników poprzez sekwencyjne operacje, które obejmują zapytania źródłowe danych oraz analizę i generowanie wizualizacji. Vector DB + Graph Hybrid Stores pojawiły się jako obiecujący kierunek do badań naukowych. Integracja wektorowych baz danych z bazami danych graficznych umożliwia zaawansowane możliwości modelowania wiedzy. Model danych baz danych graficznych umożliwia przechowywanie złożonych relacji między podmiotami, ale wektorowe bazy danych najlepiej służy do operacji wyszukiwania semantycznego. Integracja tych dwóch technologii pozwala deweloperom tworzyć systemy odzyskiwania, które oferują wyższą funkcjonalność i adaptacyjność. RAG + Fine-tuning Convergence stało się coraz bardziej znaczące w ostatnich czasach. Różnica między RAG i technikami fine-tuning zaczęła zanikać w jednej koncepcji. RAG służy jako skuteczna metoda dostarczania wiedzy zewnętrznej do LLM, ale fine-tuning umożliwia modelowi uczenie się specjalistycznej wiedzy dla określonych domen lub zadań. Przyszłe rozwój prawdopodobnie wprowadzi nowe metody, które łączą zalety zarówno tradycyjnych, jak i cyfrowych metod uczenia się. konkluzji Proces tworzenia rurociągów RAG do użytku produkcyjnego wymaga znacznej pracy, ale prowadzi do satysfakcjonujących wyników. Niezawodne systemy RAG, które umożliwiają potencjał LLM, wymagają pełnej oceny opóźnienia i halucynacji w stosunku do kosztów systemu poprzez wdrożenie najlepszych praktyk opisanych w tym artykule. Dowody badawcze w tym dokumencie pokazują, że można osiągnąć znaczny postęp, ponieważ nieścisłości faktyczne zmniejszają się o 30% przy prawidłowym uziemieniu [2], a metody odzyskiwania hybrydowego zmniejszają opóźnienie o do 50% [2], a strategie wyboru modeli prowadzą do 75% obniżenia kosztów [9]. 10 Referencje [1] T. Lewis et al., „Retrieval-Augmented Generation for Production LLMs”, Proc. z NeurIPS, 2024. [2] Galileo AI, „Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance”, 18 listopada 2024. https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, „Co to jest RAG (Retrieval-Augmented Generation)?”. https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., „Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey”, arXiv:2405.07437v2, 3 lipca 2024. https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, „Co to jest RAG (Retrieval Augmented Generation)?”, IBM. https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, „Wdrażanie RAG w produkcji: Przewodnik po najlepszych praktykach”, Medium, 25 grudnia 2024. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, „5 Techniki zapobiegania halucynacjom w odpowiedzi na pytanie RAG”, W kierunku nauki danych, 23 września 2025 r. [Online]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, „Zrozumienie RAG Część VIII: łagodzenie halucynacji w RAG”, Mastery Machine Learning, 20 marca 2025 [Online]. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, „Optimalizacja kosztów w aplikacjach RAG”, Nerd For Tech, 8 czerwca 2025 r. https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, „Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1,” LangChain Documentation. https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/