Проектирование готовых к производству трубопроводов RAG: борьба с задержкой, галлюцинациями и затратами в масштабе

Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой передовую систему ИИ, которая улучшает большие языковые модели (LLM) посредством интеграции знаний в реальном времени из внешних источников [1]. Техника позволяет LLM предоставлять ответы, которые являются точными и актуальными для контекста, используя фактические данные, которые связывают предварительно подготовленные знания с информацией реального мира.Организации, которые используют LLM для различных приложений, включая чатботы поддержки клиентов и сложные инструменты анализа данных, должны разработать успешные трубопроводы RAG, которые правильно масштабируются, чтобы добиться успеха. Однако переход систем RAG от экспериментальных прототипов к приложениям производственного уровня представляет собой уникальный набор задач. и и Различные препятствия требуют полных методов оптимизации для достижения надлежащего управления.Опыт пользователя страдает от высокой задержки, но галлюцинации создают проблемы доверия, распространяя ложную информацию пользователям.Отсутствие надзора в управлении системами RAG приводит к неуправляемым операционным затратам для эксплуатации сложных систем. latency hallucinations, cost Исследования Google показывают, что модели с увеличением доступа уменьшили фактические ошибки на 30% в 2023 году, что помогает приложениям, требующим обработки динамической информации, таких как текущие события и обновления политики [2]. В статье представлено полное руководство, которое показывает старшим инженерам ИИ/ML и техническим авторам, как создавать и развертывать, а также улучшать трубопроводы RAG для использования в производстве.В следующих разделах будут оценены архитектурные компоненты систем RAG и введены операционные методы для управления задержкой и уменьшения галлюцинаций при сниженных затратах.Документ предоставляет полную основу для создания больших решений RAG посредством презентации архитектурных диаграмм и примеров кода, а также методов внедрения наилучшей практики. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline Архитектура готового к производству трубопровода RAG Готовый к производству трубопровод RAG - это многоступенчатый процесс, который преобразует сырые, неструктурированные данные в справочную базу знаний и затем использует эту базу знаний для получения информированных ответов [3]. Обзор этой архитектуры на высоком уровне иллюстрируется в диаграмме ниже. retrieval and generation pipeline Первый этап сбора данных включает получение информации из различных доступных источников. Система преобразует эту информацию в векторные встраивания, которые хранятся в векторной базе данных после обработки и вычёркивания. Система поиска проводит поиск векторной базы данных, чтобы определить наиболее подходящие куски документов после того, как пользователи вводят свой поисковый запрос. Система разделяет вход на более мелкие куски, которые затем отправляются в LLM для получения ответа, который соответствует первоначальному вопросу. Последний шаг требует оценки выхода, чтобы проверить как его точность, так и его связь с входом для определения качества выхода. Trade-offs in RAG Architecture При строительстве готовой к производству системы RAG необходимо сделать несколько архитектурных выборов для достижения оптимизации производительности и управления затратами и простоты системы.Система требует трех основных факторов для ее работы, которые включают выбор между синхронными и асинхронными методами поиска и подбор подходящей векторной базы данных и определение подхода к масштабированию системы. 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. Синхронный ретриваль vs. асинхронный ретриваль Системы синхронного поиска имеют более простой процесс настройки, но они создают задержки времени отклика, что приводит к плохую пользовательский опыт для сложных поисковых операций. Процесс поиска в асинхронных системах работает в фоновом режиме, чтобы уменьшить время задержки, что пользователи должны ждать. Векторная база данных Решения с открытым исходным кодом Faiss и Qdrant предлагают гибкость и контроль, но требуют дополнительного времени для первоначального развертывания и непрерывного обслуживания.Операционные затраты управляемых услуг Pinecone и Weaviate увеличиваются, потому что они предлагают практическое управление с встроенной масштабируемостью и поддержкой.Выбор системы баз данных зависит от конкретных требований приложения, которые включают размеры наборов данных и прогнозируемый трафик запросов и финансовые ресурсы. Стратегия масштабирования Скалирование системы RAG может быть достигнуто путем горизонтальной фрагментации индекса встраивания или путем распределения услуг трубопроводов. Индекс становится фрагментированным, когда он разделен на несколько узлов в горизонтальном пространстве, что улучшает производительность поиска, но делает маршрутизацию запросов и операции по слиянию результатов более сложными. Независимое скалирование каждого компонента становится возможным, потому что услуги трубопроводов функционируют как посредники между функциями ретривера и генератора. Handling Latency in RAG Pipelines Управление задержкой в трубопроводах RAG Любое интерактивное приложение ИИ в значительной степени зависит от задержки, чтобы обеспечить оптимальный пользовательский опыт. Системы RAG испытывают задержку на протяжении всей своей работы, начиная от получения документов до генерации ответов в соответствии с [4]. Готовый к производству трубопровод RAG должен быть разработан для минимизации задержки без потери качества генерируемых ответов. Techniques for Latency Reduction Экспериментальные результаты показывают, что несколько методов уменьшают латентность трубопровода RAG и эти методы обеспечивают доказанные улучшения производительности. Гибридные системы поиска объединяют эффективные возможности поиска на основе ключевых слов BM25 с возможностями семантического поиска на основе векторов. OpenAI сообщает, что гибридные системы поиска сообщили о снижении задержки на 50%, что приводит к повышению удовлетворенности пользователей поисковыми системами и платформами электронной коммерции [2]. Процесс поиска через ключевые слова дает быстрые результаты для запросов, содержащих конкретные слова, но семантический поиск дает лучшие результаты, найдя документы, которые соответствуют тому, что пользователь действительно хочет найти. Hybrid Retrieval: Любая система, которая нуждается в выполнении повторяющихся вычислений, может извлечь выгоду из кеширования в качестве метода сокращения времени отклика. Amazon Bedrock использует технологию Prompt Caching для ускорения ответов при одновременном уменьшении количества входных токенов и затрат на рабочие нагрузки, которые отправляют одинаковые запросы в последовательных запросах. Prompt Caching: Встраивания - это численные представления текста, которые используются для семантического поиска.Система устраняет генерацию встраивания во время запросов за счет предварительного вычисления всех документов базы знаний в встраивания векторной базы данных.Система Production RAG занимает 2-5 секунд, чтобы ответить на сложные запросы, которые используют предварительно вычисленные встраивания. Embedding Pre-computation: Система достигает 100-1000 запросов в минуту, используя асинхронный оркестратор для объединения нескольких запросов в один запрос для вывода LLM. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability Снижение галлюцинаций и повышение надежности Генерация ложной или бессмысленной информации, известной как галлюцинации, представляет собой большую проблему для приложений, использующих LLM[7]. Система RAG генерирует галлюцинации через три основные причины, которые исходят из полученных документов, которые не соответствуют запросу и пользовательским недоразумениям и предрассудкам на основе модели. Стратегии для смягчения галлюцинаций Исследования показали, что существует несколько методов для уменьшения галлюцинаций в трубопроводах RAG, потому что они доказали свою эффективность. Google Research провела исследование, которое показало, что модели с увеличением доступа к поиску уменьшили фактические ошибки на 30% при обработке новой информации во время задач в 2023 году [2]. Добавление метаданных к каждому разделу документа позволяет улучшить основание путем включения информации о происхождении документа и деталей об авторе и временных знаков производства. Система зависит от метаданных, чтобы выбрасывать ненужные документы и устаревший контент, делая эту информацию доступной для пользователей для улучшения контекста и установления доверия. Grounding with Metadata: Использование LLM в качестве оценочных судей является универсальным и автоматическим методом оценки качества [4].Лаборатория искусственного интеллекта в Стэнфордском университете обнаружила, что системы RAG, которые используют судей LLM, производят результаты юридических исследований с 15% более высокой точностью [2]. LLM as Judge Verification: Метод самоконсистенции требует, чтобы вы создали несколько ответов на один вопрос, прежде чем выбрать ответ, который показывает наиболее последовательные результаты.Внедрение хорошо оптимизированных систем производства RAG приводит к темпам галлюцинаций между 2-5%, что доказывает успех методов, основанных на последовательности. Self-Consistency: Для приложений, требующих высокой степени точности, может быть реализован человеческий процесс QA. Результаты верности производственных систем с человеческим надзором достигают 85-95%, что превосходит производительность полностью автоматизированных систем. Human-in-the-Loop QA: Оптимизация затрат в крупномасштабных системах RAG Стоимость является основным фактором в любом крупномасштабном применении ИИ, и системы RAG не являются исключением [9]. Системные расходы RAG возникают из трех основных элементов, которые включают затраты на вывод LLM и расходы на хранение векторных баз данных, а также сборы за запросы и расходы на поглощение и обработку данных. Техники оптимизации затрат Следующие методы демонстрируют свою способность снижать затраты на системы RAG на основе реальных данных. Amazon Bedrock реализует пробное кеширование, которое уменьшает использование входных токенов на 90% для рабочих нагрузок, которые используют повторяющийся контент проб [9]. Поиск документов становится более эффективным через два подхода, которые включают удаление ненужной информации из полученных документов или путем проектирования улучшенных шаблонов проб. Prompt Compression: Исследования показывают, что линия Amazon Nova предлагает примерно на 75% более низкую цену за токен по сравнению с моделями Anthropic Claude [9]. Система маршрутизирует запросы к различным LLM посредством целеустремленного маршрутизации, который выбирает менее дорогие модели для базовых запросов и более дорогие модели для сложных запросов, требующих высокой точности. Model Selection: Batch Inference от Amazon Bedrock позволяет обрабатывать большие данные с помощью индивидуальных асинхронных операций, что приводит к экономии затрат в размере 50% по сравнению с ценообразованием на запрос invokeModel [9]. Система требует, чтобы пользователи сохраняли свои входные запросы в формате JSONL в хранилище S3, прежде чем запускать партию, которая производит результаты, которые становятся доступными в назначенном месте выхода S3 в течение 24 часов. Batch Processing: Система использует BM25 для быстрых и недорогих поисков на основе ключевых слов, чтобы предотвратить необходимость выполнения векторных поисков по более высоким ценам. Hybrid Retrieval Cost Benefits: Случайное исследование / Примерная реализация Следующий код Python показывает, как создать трубопровод RAG с помощью библиотеки LangChain [10]. Этот пример покажет, как загрузить документ, разделить его на куски, создать векторный магазин. Пример: Строительство трубопровода RAG с LangChain В примере показано ***WebBaseLoader ***контент загружается с Загрузка документов и хранилище векторов в памяти для базовой функциональности. Процесс извлечения и генерации оркестрируется с использованием 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"]) Предоставленный код показывает весь трубопровод RAG, который остается базовым, но функциональным.Уроки демонстрируют основные операции систем RAG через загрузку, разделение, индексацию, поиск и генерацию, что позволяет разработчикам создавать передовые готовые к производству системы. Мониторинг производительности и метрики Система RAG производства требует мониторинга производительности для достижения максимального оперативного потенциала и обнаружения потенциальных областей для улучшения. Лучшие практики и общие ловушки Система RAG, готовая к производству, нуждается в надлежащем планировании и инженерной работе, а также в постоянном мониторинге системы для достижения стабильности.В этом разделе изложены некоторые из лучших практик, которые следует соблюдать, и общие ловушки, которые следует избегать при работе с трубопроводами RAG. Лучшие практики Успешная система RAG требует сильной первоначальной настройки в качестве основы. Качество вашей системы RAG только так же хорошо, как и данные, на которых она построена. Ваша система поглощения данных и предварительной обработки должны быть надежными, а ваши данные должны быть свободными от ошибок и правильно организованными со всеми необходимыми метаданными. Исследования показывают, что доменные встраивания, которые получают тонкую настройку, производят 25% лучшую релевантность для конкретных задач [2]. Сочетание различных методов с помощью гибридных подходов дает наиболее оптимальные результаты в отношении производительности и экономичности и точности. Избегайте использования одного метода поиска или генерации. Гибридные поисковые системы, которые сочетают методы поиска ключевых слов и векторов, обеспечивают лучшие характеристики каждого метода, уменьшая при этом их соответствующие ограничения. Для отслеживания производственных систем необходима полная система мониторинга. Ваш трубопровод RAG требует системы мониторинга для мониторинга его операционной производительности вместе с его затратами и качеством обслуживания. Метрики производительности системы должны отслеживать задержку между 2-5 секундами для сложных запросов и пропускной способности при 100-1000 запросах в минуту и использовании токенов при 50 мс за токен для GPT-3.5 и скорости галлюцинаций при 2-5% в оптимизированных системах. Система RAG требует постоянного совершенствования и итерации для достижения успеха. Система RAG требует постоянных усилий, поскольку она не функционирует как самостоятельная инициатива. Ваша система требует постоянной оценки производительности для получения обратной связи, которая позволяет постоянное развитие и улучшение. Процесс требует корректировки ваших моделей и базы знаний и тестирования различных методов получения и генерации. Обыкновенные питомцы Основные проблемы в системах RAG развиваются из-за того, что организации не поддерживают надлежащие стандарты качества данных.Качество данных влияет на пользовательский опыт через галлюцинации, которые возникают, когда существует плохое качество данных.Надежность системы страдает, когда ваша база знаний содержит информацию, которая оказывается неверной или больше недействительной. Не полагайтесь на одну метрику для оценки производительности вашей системы RAG. Система, которая имеет высокий балл точности, может по-прежнему иметь высокую задержку или высокую стоимость. Оценка производительности вашей системы требует баллов лояльности между 85-95% в производственных средах и точностью получения между 85-95% и экономичностью между $0.01 и $0.05 за запрос. Игнорирование пользовательского опыта может подорвать даже технически здоровые системы.Сложность разработки системы RAG заставляет пользователей терять зрение на фундаментальные требования пользовательского опыта.Ваша система нуждается в интуитивном интерфейсе, который предоставляет быстрые точные ответы при установлении доверительных отношений с пользователями. Операция крупных систем RAG требует значительных финансовых ресурсов, потому что затраты на вывод LLM составляют 60% от общих затрат и операции векторной базы данных используют 25% и вычислительные ресурсы используют 15%. Будущие направления Поле Retrieval-Augmented Generation быстро прогрессирует, потому что ученые активно создают инновационные методы и технологии в быстром темпе. Agentic RAG включает в себя использование агентов, работающих на базе LLM, для выполнения более сложных и многоступенчатых задач поиска и рассуждений.Система Agentic RAG выполняет динамическое планирование и выполнение действий для решения запросов пользователей посредством последовательных операций, которые включают запросы источников данных и анализ и генерацию визуализации. Векторные DB + Graph Hybrid Stores появились как перспективное направление для научных исследований. Интеграция векторных баз данных с графическими базами данных позволяет расширить возможности моделирования знаний. Модель данных графических баз данных позволяет хранить сложные отношения между субъектами, но векторные базы данных служат наилучшим образом для семантических поисковых операций. Интеграция этих двух технологий позволяет разработчикам создавать системы поиска, которые предлагают превосходную функциональность и адаптивность. RAG + Fine-tuning Convergence стала более значимой в последнее время. Разница между RAG и техниками тонкого настройки начала исчезать в единую концепцию. RAG служит эффективным методом питания внешних знаний в LLMs, но тонкое настройка позволяет модели изучать специализированные знания для конкретных областей или задач. Будущие разработки, вероятно, введут новые методы, которые объединяют преимущества как традиционных, так и цифровых методов обучения. Заключение Процесс создания трубопроводов RAG для использования в производстве требует значительной работы, но приводит к удовлетворительным результатам.Надежные системы RAG, которые позволяют потенциал LLM нуждаются в полной оценке задержки и галлюцинаций против системных затрат через внедрение лучших практик, описанных в этой статье. Исследовательские данные в этой статье показывают, что существенный прогресс может быть достигнут, потому что фактические неточности уменьшаются на 30% при правильном заземлении [2], а гибридные методы поиска уменьшают задержку до 50% [2], а стратегии отбора моделей приводят к снижению затрат на 75% [9]. По мере того как область RAG продолжает развиваться, важно быть в курсе последних тенденций и технологий, чтобы ваши системы оставались на передовой. 10 Ссылки [1] Т. Льюис и др., «Получение расширенного поколения для LLM-производства», Proc. of NeurIPS, 2024. [2] Galileo AI, «Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance», 18 ноября 2024. https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, «Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)?». https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., «Оценка восстановления расширенного поколения: опрос», arXiv:2405.07437v2, 3 июля 2024. https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] И. Бельчич, «Что такое RAG (Retrieval Augmented Generation)?», IBM. https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, «Развитие RAG в производстве: руководство по передовой практике», Medium, 25 декабря 2024. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, «5 методов предотвращения галлюцинаций при ответе на вопросы RAG», «На пути к науке о данных», 23 сентября 2025 года. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, «Понимание RAG Часть VIII: Ослабление галлюцинаций в RAG», Мастеринг машинного обучения, 20 марта 2025 года. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, «Оптимизация затрат в приложениях RAG», Nerd For Tech, 8 июня 2025 года. 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/