RAGbits项目中的混合向量存储架构设计与实现

RAGbits项目中的混合向量存储架构设计与实现

ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragbits

摘要

本文深入探讨了RAGbits项目中新型混合向量存储架构的设计与实现。该架构通过引入类型化嵌入和融合策略机制，解决了多模态向量检索中的关键挑战，为构建更强大的检索增强生成(RAG)系统提供了基础设施支持。

背景与挑战

在现代检索增强生成系统中，向量存储作为核心组件，负责高效存储和检索嵌入向量。传统实现面临两大挑战：

1. 多模态处理困难：不同类型嵌入(如文本、图像)需要统一处理
2. 检索结果融合：来自不同源的检索结果需要智能合并

RAGbits项目通过重构向量存储架构，引入混合存储模式，优雅地解决了这些问题。

架构设计

类型化向量存储

项目首先对基础向量存储进行了类型化改造，通过EmbeddingType参数明确指定每个存储实例处理的嵌入类型。这种设计带来以下优势：

• 类型安全：编译时即可发现类型不匹配问题
• 性能优化：针对特定嵌入类型进行存储和检索优化
• 清晰边界：每个存储实例职责单一，便于维护

class VectorStoreWithExternalEmbedder<T extends EmbeddingType> {
  constructor(
    private readonly embedder: Embedder<T>,
    private readonly underlyingStore: VectorStore
  ) {}
}

融合策略抽象

项目创新性地引入了FusionStrategy接口，该接口定义了如何合并来自不同向量存储的检索结果：

interface FusionStrategy {
  fuse(results: VectorStoreResult[][]): VectorStoreResult[];
}

这种抽象允许灵活实现多种融合算法，满足不同场景需求。

混合向量存储实现

HybridSearchVectorStore作为核心创新组件，协调多个类型化向量存储的工作：

1. 写入时根据嵌入类型路由到对应存储
2. 检索时并行查询所有存储
3. 应用配置的融合策略生成最终结果

关键技术实现

基础融合策略

项目实现了首个融合策略，包含两个关键步骤：

1. 去重：基于文档ID消除重复结果
2. 重排序：跨存储统一评分后排序

这种策略虽然简单，但为更复杂的融合算法奠定了基础。

类型安全路由

混合存储内部维护类型到存储实例的映射表，确保：

• 写入时自动路由到正确存储
• 检索时保留原始类型信息
• 无效操作在运行时被拒绝

应用价值

该架构为RAG系统带来显著提升：

1. 多模态支持：可同时处理文本、图像等多种嵌入
2. 灵活扩展：新增嵌入类型只需添加对应存储实例
3. 检索质量：通过智能融合提升结果相关性
4. 性能优化：不同类型可采用不同存储后端

未来方向

基于当前架构，可进一步探索：

1. 高级融合策略：如基于学习的重排序
2. 动态存储选择：根据查询内容自动选择相关存储
3. 混合评分：结合多种相似度度量

结论

RAGbits项目的混合向量存储架构通过清晰的类型系统和灵活的融合策略，为构建下一代RAG系统提供了坚实基础。这种设计既保持了各组件单一职责，又通过组合实现了强大功能，是软件设计原则的优秀实践。

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