企业级RAG应用构建指南
技术架构概述
企业正在采用大型语言模型（如DeepSeek R1）来改变业务流程、增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。然而，独立的LLM存在关键限制，如幻觉问题、过时知识以及无法访问专有数据。检索增强生成（RAG）通过将语义搜索与生成式AI相结合来解决这些差距，使模型能够在响应前从企业知识库中检索相关信息。
核心组件
Amazon SageMaker AI：简化LLM实验与治理
企业级RAG应用涉及高数据量（通常是包含非结构化数据的数百万文档知识库）、高查询吞吐量、关键任务可靠性、复杂集成以及持续评估和改进。Amazon SageMaker AI通过与管理型MLflow的原生集成，提供了一个统一的系统来大规模部署、监控和优化LLM。
主要功能包括：
- 一键部署嵌入和文本生成模型
- 自动推荐最佳实例类型以平衡性能和成本
- 启动高性能推理端点并内置监控功能
S3向量存储介绍
S3向量存储提供专门构建的向量存储，使您能够大规模利用组织非结构化数据的语义能力。专为成本优化和大型向量数据集的持久存储而设计，具有亚秒级查询性能，相比替代解决方案可将上传、存储和查询向量的总体成本降低高达90%。
关键特性：
- 仅按使用量付费，无需基础设施配置和管理
- 支持高达40KB的可过滤和不可过滤元数据
- 使用单独的向量索引进行流线型组织
解决方案实施
实施步骤
-
在SageMaker AI上部署LLM
- 使用嵌入模型将文本转换为向量表示
- 使用文本生成模型基于检索到的上下文生成响应
-
创建S3向量存储桶和索引
- 定义向量索引的名称、维度和距离度量
- 支持最多4,096维和余弦或欧几里得距离度量
-
处理文档并生成嵌入
- 使用LangChain的文档加载器处理PDF文档
- 实验不同的分块策略和配置
- 生成嵌入并存储到S3向量存储中
-
使用LangGraph实现RAG管道
- 创建检索和生成功能的Python函数
- 使用语义搜索基于输入字符串运行查询
- 应用元数据过滤器缩小结果范围
-
使用MLflow评估RAG性能
- 使用地面真实数据集跟踪实验和评估性能
- 评估答案正确性和延迟等指标
- 记录分块和嵌入阶段的参数
性能优化策略
构建RAG应用时的性能考虑：
- 实验不同的分块方法以找到最佳平衡
- 根据嵌入模型特性选择距离度量
- 使用元数据过滤器缩小搜索结果范围
- 监控延迟和输出质量以确保生产就绪性
行业应用场景
S3向量存储适用于多个行业：
- 医疗保健：可搜索的医学研究数据库
- 金融服务：从金融文档中提取洞察
- 零售：使用嵌入丰富产品目录
- 制造业：管理技术手册和文档
- 法律合规：发现相关法律文档
清理与成本优化
为避免不必要的成本，在RAG实验完成后删除资源，包括SageMaker管理的MLflow跟踪服务器、S3向量索引和存储桶以及SageMaker端点。
这种结合S3向量存储、SageMaker AI LLM模型和SageMaker管理型MLflow的方法为构建企业级RAG应用提供了变革性解决方案，有效解决了传统向量数据库的成本和可扩展性挑战。