RAG系统“瘦身“计划

RAG系统的技术基石是embedding模型，基于embedding模型可以将私域数据矢量化处理并存储。如果数据和文档的量不大，那一些都很美好，但是像所有软件系统一样，随着数据规模的增长，RAG系统的可扩展性（scaling）就成了一个问题. 一方面，存储（尤其是RAM）成本陡增；另一方面，搜索过程中的计算成本也变得更复杂。 今天就给大家扒一扒，如何对embedding矢量数据“
瘦身”，让RAG变得轻盈高效！

核心问题

• 如何充分降低embedding存储成本的同时，不让损害搜索质量？
• 如何选择embedding存储的优化策略：量化(quantization)，降维(dimensionality reduction)? 可否将量化和降维联合使用？效果如何？
• 如何在内存成本和性能之间做平衡？

Embedding”瘦身“方法

大家都知道，embedding模型会把token进行高纬矢量化(上千个维度)，每个维度由一个高精度的数值表示。所以“瘦身”的方法也自然有两种：

• 量化(Quantization): 降低每个维度数值的精度，从原有的32位浮点数(float32)减低为8位浮点数(float8)，8位整数(int8), 甚至是二进制(binary). 类似对embedding适量数据进行“轻断食减重”， 降低身体的 “能量密度”（数值精度）
• 降维(dimensionality reduction): 降低每个适量的维度。常见的算法有：PCA(Principal Component Analysis)等。 好像对embedding适量数据“局部塑形抽脂”，直接抽掉无用的脂肪（冗余维度）

关键结论

• Float8量化综合效果最佳：

• 存储成本线性降低4倍， 性能只损失0.3%
• Int8有同样的成本优势，但是量化处理的逻辑要更简单。因为Int8需要一个额外的标定过程。

• PCA是降维的最佳算法：

• PCA能够在降低维度的同时， 保持搜索的质量, 而且算法本身也更简单。

• PCA降维和Float8量化效果更佳：

• 先用PCA降维50%，再用 float8量化处理，总体能降低8倍的成本。这个“组合拳”比单独用Int8量化效果的搜索质量还好。

• Binary量化过于激进：

• 存储成本确实降低了32倍，但是搜索性能也受损严重。

• 更高维的embedding更经“折腾”：

• 原本维度更高的embedding数据，”瘦身“后的效果要更稳定一点，本身维度就不高的，就不建议这么处理了。

实战建议

• 在实战中如何选型呢？可以把各种策略的组合实际尝试下，然后绘制一条成本压缩和性能保持直接的关系曲线。再根据你实际的内存限制，找到最合理的策略！

• 适合端侧设备或者浏览器，因为这些场景下内存都非常有限。

• 相比重新训练模型，“瘦身”要容易得多。

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