摘要：生產(chǎn)級RAG架構(gòu)設(shè)計，從單機Chroma到分布式Milvus的演進路徑，涵蓋負載均衡、緩存策略、高可用部署、監(jiān)控告警與成本控制生產(chǎn)級RAG架構(gòu)，從單機到分布式的演進之路前面寫的RAG系統(tǒng)，都是在本地跑的。幾份文檔，單機部署，自己用用沒問題。真要上生產(chǎn)，面對的是完全不同的挑戰(zhàn)。文檔可能有幾十萬份，用戶可能上千人同時訪問，響應(yīng)時間要在2秒以內(nèi)，系統(tǒng)要7乘24小時穩(wěn)定運行。單機方案扛不住這些。需要做架構(gòu)升級。這一篇我們講RAG系統(tǒng)從單機到分布式的架構(gòu)演進。每個階段解決什么問題，怎么過渡到下一個階段。第一階段，單機原型這是最開始的版本。一臺機器，Chroma做向量數(shù)據(jù)庫，直接調(diào)用OpenAI API，F(xiàn)lask或者FastAPI做接口。架構(gòu)很簡單。用戶請求進來，調(diào)用大模型API，檢索本地向量數(shù)據(jù)庫，組裝Prompt，調(diào)大模型生成回答，返回。這個階段的目標是驗證可行性。能跑通，效果還行，就行。優(yōu)點是簡單。開發(fā)快，部署快，一個人就能搞定。缺點是扛不住量。文檔多了，Chroma檢索變慢。用戶多了，單機處理不過來。大模型API有速率限制，并發(fā)高了會被限流。適合的場景是，團隊內(nèi)部使用，幾十個用戶，幾千份文檔。第二階段，獨立向量數(shù)據(jù)庫單機