懒懒笔记 | 课代表带你梳理【RAG课程 11&12：优化和加速你的RAG】

Yo bro！想我了吗？😏

今天懒懒课代表要带大家回顾第11讲和第12讲的内容——如何让你的RAG系统跑得更快更稳！🚀

在前面的课程中，我们学习了通过多节点组、多路召回等策略提升RAG系统的召回效果。但是！效果提升的同时也带来了新的问题：

🙋‍♂️“系统启动太慢了，每次都要重新加载文档...”

🙋‍♂️“检索响应时间太长，用户体验不好...”

🙋‍♂️“大模型推理速度跟不上...”

可见，打造一个高性能的RAG系统，优化是必不可少的环节！第9、10讲正是为此而来——手把手教你如何加速你的RAG~

持久化存储，告别漫长的冷启动

为什么需要持久化？

传统RAG系统将所有数据存在内存中，导致：

📌系统重启后数据丢失

📌每次启动都要重新处理文档

📌内存资源浪费严重

解决方案就是——向量数据库！LazyLLM原生支持两种存储后端：

实测对比

我们对三种存储进行了性能测试（文档量1614个节点）：

使用Milvus后，二次启动时间直接节省了近90%！这效率提升，爱了爱了~🔝

高效检索，向量索引的魔法

前面我们讲了持久化存储能提升系统启动速度，那检索响应速度慢怎么办？答案是：索引！

我们可以把索引想象成一本书的目录，查“retrieve”这种词，不用从 A 翻到 Z，只要按字母跳转几次，瞬间定位。没有索引时，搜索过程是线性扫描（O(n)），而有了索引之后，能将搜索时间大幅压缩到 O(log n) 或 O(m)。

以字典为例，假设有 26 个字母开头的 N 个单词，我们要查找“retrieve”：

• 线性搜索：得翻过前面 17*N 个单词，效率感人💀

• 字典树索引：按字母逐层匹配，查一次最多只需 m 步（m 为单词长度），比如 “r-e-t-r-i-e-v-e” 一共 8 步 + 每步最多 26 次比对，量化下来提升高达 95%以上！

LazyLLM里的索引系统

LazyLLM 提供了内置的 DefaultIndex 和 SmartEmbeddingIndex 两种索引方案，并支持用户自定义索引结构，只需实现 3 个核心方法：update、remove 和 query。对，就是这么简单粗暴！

与某些“拐弯抹角”的框架（比如 LlamaIndex）不同，LazyLLM 的索引就是索引，不用绕来绕去把 Index 变成什么 retriever 或 query_engine，再倒回来才能用。逻辑直白，工程师狂喜！

来看个对比👇

所以在 LazyLLM 中，索引就是检索的第一步，检索器才是调度大脑。你可以组合不同的索引策略、相似度算法、节点分组逻辑，搭建属于自己的检索系统，灵活又强大。

检索速度起飞的秘密武器

说完了基础索引，我们再来看看RAG 真正跑得快的关键：向量索引。

当你的检索器不是按关键词查找，而是“我和它语义像不像”的时候，背后依靠的就是向量相似度——用 embedding 向量去比“谁更接近”。

🤔问题来了：数据多了怎么办？比如百万条知识块，每条都算一次余弦相似度，谁都吃不消...这时候就要靠向量索引出马了！

为什么用向量数据库？

其实我们可以简单地理解：

向量数据库 = 向量索引 + 数据存储 + 快速搜索API

比如我们在 LazyLLM 中配置：​​​​​

store_conf = {    'type': 'milvus',    'kwargs': {        'uri': "dbs/test.db",        'index_kwargs': {            'index_type': 'HNSW',            'metric_type': 'COSINE'        }    }}

这就已经在背后创建了一个基于 HNSW 的高性能向量索引，再多数据也能“毫秒级”查出最相关的几个。

不同索引算法适合什么场景？

实际测试里，HNSW 的查询时间能比线性搜索快 95%以上，而且精度几乎不打折。

Milvus实战

向量索引很强大，但是从0开始手搓一个高性能索引成本比较高。实际研发过程中，我们只需要使用这些高性能的向量数据库，便可实现高性能的向量检索！

Milvus 是啥？

为什么要用它？

Milvus 是一款高性能、分布式的向量数据库，天然支持大规模稠密向量、稀疏向量、二进制向量的索引与检索。

通俗点说，它就是为语义检索而生的神器：

• 持久化 ✔️

• 秒级响应 ✔️

• 分布式扩展 ✔️

• 支持复杂过滤 ✔️

关键是：LazyLLM 已完美适配 Milvus！你不需要再去啃 Milvus 的官方文档，只要几行配置，直接用！

一键接入 Milvus 索引，只需配置store_conf

LazyLLM 的索引系统支持将 Milvus 作为后端，只需设置好 indices 字段👇​​​​​​

store_conf = {    'type': 'map',  # 数据仍然保存在本地 mapStore 中    'indices': {        'smart_embedding_index': {            'backend': 'milvus',  # 指定索引使用 milvus 后端            'kwargs': {                'uri': 'dbs/test.db',                'index_kwargs': {                    'index_type': 'HNSW',                    'metric_type': 'COSINE',                }            },        },    },}

只需传入 'smart_embedding_index' 索引名，配好 index_type 和 metric_type，就能立即享受 HNSW 索引的极速体验！

实测效果：速度直接提升近 87%

我们用默认索引 vs Milvus 索引做了简单测试👇

query: "证券监管？", default time: 0.164s  query: "证券监管？", milvus time: 0.021s

是不是感受到什么叫真正的“提速”？
用了 Milvus，检索像闪电一样！

更强的是：支持稠密 + 稀疏向量混合召回！

还记得前面说的多路召回吗？LazyLLM 也支持给 Milvus 配多个 embedding source，同时建立多种索引👇​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

import lazyllmfrom lazyllm import bind, deploymilvus_store_conf = {    'type': 'milvus',    'kwargs': {        'uri': "milvus.db",        'index_kwargs': [            {                'embed_key': 'bge_m3_dense',                'index_type': 'IVF_FLAT',                'metric_type': 'COSINE',            },            {                'embed_key': 'bge_m3_sparse',                'index_type': 'SPARSE_INVERTED_INDEX',                'metric_type': 'IP',            }        ]    },}bge_m3_dense = lazyllm.TrainableModule('bge-m3')bge_m3_sparse = lazyllm.TrainableModule('bge-m3').deploy_method((deploy.AutoDeploy, {'embed_type': 'sparse'}))embeds = {'bge_m3_dense': bge_m3_dense, 'bge_m3_sparse': bge_m3_sparse}document = lazyllm.Document(dataset_path='/path/to/your/document',           embed=embeds,           store_conf=milvus_store_conf)document.create_node_group(name="block", transform=lambda s: s.split("\n") if s else '')bge_rerank = lazyllm.TrainableModule("bge-reranker-large")with lazyllm.pipeline() as ppl:    with lazyllm.parallel().sum as ppl.prl:        ppl.prl.retriever1 = lazyllm.Retriever(doc=document,                         group_name="block",                         embed_keys=['bge_m3_dense'],                         topk=3)        ppl.prl.retriever = lazyllm.Retriever(doc=document,                         group_name="block",                         embed_keys=['bge_m3_sparse'],                         topk=3)    ppl.reranker = lazyllm.Reranker(name='ModuleReranker',model=bge_rerank, topk=3) | bind(query=ppl.input)    ppl.formatter = (      lambda nodes, query: dict(          context_str=[node.get_content() for node in nodes],          query=query)    ) | bind(query=ppl.input)
    ppl.llm = lazyllm.OnlineChatModule().prompt(lazyllm.ChatPrompter(instruction=prompt, extra_keys=['context_str']))webpage = lazyllm.WebModule(ppl, port=23492).start().wait()

• 稠密向量走 IVF + Cosine

• 稀疏向量走 倒排索引 + 内积

组合使用，召回又准又快，还能配合 reranker 进行重排，提升最终输出质量！

真的可以“0代码修改”接入Milvus存储！

如果你直接把 Milvus 作为 store_conf['type']，LazyLLM 会自动读取索引配置，不需要再写 indices 字段，简洁清爽！​​​​​​

store_conf = {    'type': 'milvus',    'kwargs': {        'uri': "dbs/milvus1.db",        'index_kwargs': {            'index_type': 'HNSW',            'metric_type': 'COSINE',        }    }}

用Retriever(..., index='smart_embedding_index') 一调就能用了！

远程服务端点的接入也超简单！

通过 Docker，2行命令就能本地跑起来：​​​​​​​

curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.shbash standalone_embed.sh start

默认监听 19530 端口，还可以用 user.yaml 自定义配置。

推理加速，让大模型飞起来

量化技术

通过降低模型精度来减少计算量：

• Qwen2-72B原模型：需要144GB显存

• AWQ量化后：仅需48GB显存

• 性能损失<1%，速度提升30-40%

更好的推理框架

在模型不变的情况下，通过选择更好的推理框架，也可以提升大模型的推理性能。LazyLLM支持多种推理框架：

开发者可以根据自己的实际需求，灵活选择推理框架，以实现最适合自己的模型推理体验！

启动量化模型只需一行代码：

llm = TrainableModule('Qwen2-72B-Instruct-AWQ').deploy_method(deploy.vllm)

工程优化，让检索不排队

缓存机制 + 并行执行，看看如何让你的RAG系统“快得聪明，快得合理”。

记忆力上线！用K-V缓存让热门问题一键秒答

很多RAG系统都陷入一个误区：

只重模型效果，不重查询效率。结果就是，每个问题系统都从头来一遍，就像每天出门都要重新背单词——太累啦！

所以我们加入了“缓存大脑”：用一个K-V缓存字典来存储检索结果。

实践：模拟KV缓存加速检索

使用简单的k-v dict模拟缓存机制，我们搭建一个从RAG系统启动至检索的过程，并设置kv字典用于保存检索过的query与节点集合，并测试有无缓存机制时系统的检索时间：​​​​​​​

milvus_store_conf = {    'type': 'map',    'indices': {        'smart_embedding_index': {        'backend': 'milvus',        'kwargs': {            'uri': "dbs/test_cache.db",            'index_kwargs': {                'index_type': 'HNSW',                'metric_type': 'COSINE',            }        },        },    },}dataset_path = os.path.join(DOC_PATH, "test")docs = lazyllm.Document(    dataset_path=dataset_path,    embed=embedding_model,    store_conf=milvus_store_conf)docs.create_node_group(name='sentence', parent="MediumChunk", transform=(lambda d: d.split('。')))retriever1 = lazyllm.Retriever(docs, group_name="MediumChunk", topk=6, index='smart_embedding_index')retriever2 = lazyllm.Retriever(docs, group_name="sentence", target="MediumChunk", topk=6, index='smart_embedding_index')retriever1.start()retriever2.start()reranker = Reranker('ModuleReranker', model=rerank_model, topk=3)# 设置固定queryquery = "证券管理的基本规范？"# 运行5次没有缓存机制的检索流程，并记录时间time_no_cache = []for i in range(5):    st = time.time()    nodes1 = retriever1(query=query)    nodes2 = retriever2(query=query)    rerank_nodes = reranker(nodes1 + nodes2, query)    et = time.time()    t = et - st    time_no_cache.append(t)    print(f"No cache 第 {i+1} 次查询耗时：{t}s")# 定义dict[list]，存储已检索的query和节点集合，实现简易的缓存机制kv_cache = defaultdict(list)for i in range(5):    st = time.time()    #如果query未在缓存中，则执行正常的检索流程，若query命中缓存，则直接取缓存中的节点集合    if query not in kv_cache:        nodes1 = retriever1(query=query)        nodes2 = retriever2(query=query)        rerank_nodes = reranker(nodes1 + nodes2, query)        # 检索完毕后，缓存query及检索节点        kv_cache[query] = rerank_nodes    else:        rerank_nodes = kv_cache[query]    et = time.time()    t = et - st    time_no_cache.append(t)    print(f"KV cache 第 {i+1} 次查询耗时：{t}s")

测试结果

✅缓存机制对“高频问题”的性能优化是碾压式的，系统从“反应慢”秒变“秒答王者”。

我全都要！用并行召回提高效率

你可能没注意：

很多多路召回系统，其实是依次执行的！

比如我们定义了两个检索器 retriever1 和 retriever2，常见代码：​​​​​​​

nodes1 = retriever1(query=query)nodes2 = retriever2(query=query)

这样执行其实是串行的，慢！

解决方案是什么？

使用 LazyLLM 的 parallel() 实现多路召回并行化！​​​​​​​

with lazyllm.parallel().sum as prl:    prl.r1 = retriever1    prl.r2 = retriever2prl(query)  # 并行执行！

实测时间对比

看起来时间差不到 0.02 秒？但别小看它：在大模型前处理、并发请求量上来时，这种优化可以显著提升吞吐效率！

集大成者！缓存 + 并行 + LLM 一条龙响应

我们最后将所有优化组合起来，构建一个响应更快、结构更优的RAG系统：​​​​​​​

milvus_store_conf = {    'type': 'milvus',    'kwargs': {        'uri': "dbs/test_rag.db",        'index_kwargs': {        'index_type': 'HNSW',        'metric_type': 'COSINE',        }    }}dataset_path = os.path.join(DOC_PATH, "test")# 定义kv缓存kv_cache = defaultdict(list)docs1 = lazyllm.Document(dataset_path=dataset_path, embed=embedding_model, store_conf=milvus_store_conf)docs1.create_node_group(name='sentence', parent="MediumChunk", transform=(lambda d: d.split('。')))prompt = '你是一个友好的 AI 问答助手，你需要根据给定的上下文和问题提供答案。\    根据以下资料回答问题：\    {context_str} \n 'with lazyllm.pipeline() as recall:    # 并行多路召回    with lazyllm.parallel().sum as recall.prl:        recall.prl.r1 = lazyllm.Retriever(docs1, group_name="MediumChunk", topk=6)        recall.prl.r2 = lazyllm.Retriever(docs1, group_name="sentence", target="MediumChunk", topk=6)    recall.reranker = lazyllm.Reranker(name='ModuleReranker',model=rerank_model, topk=3) | lazyllm.bind(query=recall.input)    recall.cache_save = (lambda nodes, query: (kv_cache.update({query: nodes}) or nodes)) | lazyllm.bind(query=recall.input)
with lazyllm.pipeline() as ppl:    # 缓存检查    ppl.cache_check = lazyllm.ifs(        cond=(lambda query: query in kv_cache),        tpath=(lambda query: kv_cache[query]),        fpath=recall    )    ppl.formatter = (        lambda nodes, query: dict(            context_str="\n".join(node.get_content() for node in nodes),            query=query)    ) | lazyllm.bind(query=ppl.input)    ppl.llm = llm.prompt(lazyllm.ChatPrompter(instruction=prompt, extro_keys=['context_str']))w = lazyllm.WebModule(ppl, port=23492, stream=True).start().wait()

通过这两讲的实战锤炼，我们不只是学会了如何“让大模型飞起来”，更明白了：一个优秀的 RAG 系统，不只要答得准，更要答得快、跑得稳、用得爽！

从持久化存储让系统告别“冷启动焦虑”，到高效索引+并发召回让检索飞奔不排队，再到缓存机制+异步流程让响应速度起飞🚀，我们一步步，把 RAG 打造成了一个既有大脑也有肌肉的超级问答机器🧠💪

这不是简单的“优化一丢丢”，而是全链路性能大提速 × 工程实战硬核进阶！

现在，轮到你上场了！
快把你调教好的高性能 RAG 系统亮出来吧！

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欢迎你分享成果、输出疑问、畅聊灵感～

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把慢吞吞的RAG卷成反应超快的智能助手🔥
技术星辰大海等你来闯，一起冲！

未来属于又懂原理、又敢动手的你！

RAG宇宙，走起！ 

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