大模型RAG

大模型相关系统设计可参考Microsoft graphRAG，Google notebookLM，deep research

1. requirements

freshness considered as correct answer may change over time

use case

• scope, product customer

• agent功能

• 多轮 multi turn follow-up

• 多跳 multi hop

• 是否提供reference

• personalization

constraint

• latency

• Throughput

• Availability

• Scalability

知识库

• Is the data structured (e.g., databases, knowledge graphs) or unstructured (e.g., text documents, web pages)?

• Volume: How large is the knowledge base?

• Velocity: How frequently does the knowledge base change?

• Veracity: How reliable and trustworthy is the information?

大模型推理

• TTFT (Time to first token)

• TBT (Time between tokens)

• Throughput

2. ML task & pipeline

• indexing

• retrieval

  • 与search技术类似
• generation

optional

• rewrite

• routing

• 人工审批流程

• memory

• fusion

• multimodal

• Long context

3. data

• document chunk

• data augmentation (e.g. query expansion)

• query rewrite

4. model

DeepSearch 可以被视作一个配备了各类网络工具（比如搜索引擎和网页阅读器）的 LLM Agent。这个 Agent 通过分析当前的观察结果以及过往的操作记录，来决定下一步的行动方向：是直接给出答案，还是继续在网络上探索。这就构建了一种状态机架构，其中 LLM 负责控制状态间的转换。在每一个决策点，你都有两种可选方案：你可以精心设计提示词，让标准的生成模型产生特定的操作指令；或者，也可以利用像 Deepseek-r1 这样专门的推理模型，来自然而然地推导出下一步应该采取的行动。然而，即使使用了 r1，你也需要定期中断它的生成过程，将工具的输出结果（比如搜索结果、网页内容）注入到上下文之中，并提示它继续完成推理过程。

retrieval

• hybrid

• finetuning loss

• finetuning dataset prepare

llm

• finetuning

• prompt engineering

5. evaluation

retrieval

• mrr, ndcg

• relevance, coherence(连贯性)

generation

• rouge-l, 关键词重合度

• 主观评估：质量，准确性

online

• AB testing

• useful/truthful

6. deploy & service

• Tracing

  • 记录和监控各个组件的调用、性能、输入输出等。识别瓶颈、调试问题，并优化性能

• KV cache

7. monitoring & maintenance

8. 优化与问答

• NL2SQL

• 幻觉

  • Chain-of-Verification
• 如何单独更新知识库中某个文档？

  • 增量更新, 给文档添加版本号

• 多轮对话的RAG如何实现

  • 历史记录重写查询: 基于多轮的会话记录与当前问题，调用大模型生成一个新问题. llamaindex提供了CondenseQuestionChatEngine, ContextChatEngine

  • memory 模块

• 召回结果中有相互排斥的信息

Reference

• https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
• Better RAG 1: Advanced Basics
• https://github.com/langgenius/dify
• Mock_ML_System_Design_RAG_Chat_With_Doc_Versions
• Building RAG-based LLM Applications for Production
• Building a RAG Batch Inference Pipeline with Anyscale and Union
• Creating a Modern OCR Pipeline Using Computer Vision and Deep Learning
• How we built Text-to-SQL at Pinterest
• DeepSearch 与 DeepResearch 的设计和实现 - Jina AI的文章 - 知乎