使用OpenVINO和Postgres构建快速高效的语义搜索系统
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
我构建了一个高性能语义搜索系统，使用PostgreSQL和pgvector在AWS RDS上运行，并结合AWS Lambda。系统支持自然语言查询，响应时间为1-2秒。通过OpenVINO优化和智能批处理，实现了8倍速度提升。检索和重排序使用sentence-transformers和cross-encoder模型，优化批处理大小和令牌长度提升了性能，实现了CPU上的实时响应。
🎯
关键要点
- 构建了一个高性能语义搜索系统，使用PostgreSQL和pgvector在AWS RDS上运行，结合AWS Lambda。
- 系统支持自然语言查询，响应时间为1-2秒。
- 检索步骤使用预训练的嵌入模型来获取相关文档。
- 重排序步骤使用cross-encoder模型，进一步提高文档的相关性评分。
- 发现tokenization和预测阶段的性能瓶颈，导致响应时间过长。
- 通过OpenVINO优化推理速度，实现了2-3倍的加速。
- 优化tokenization过程和调整批处理大小和令牌长度，整体实现了8倍的速度提升。
- 最终构建的系统能够在CPU环境下满足实时响应要求，提供用户友好的搜索体验。
🏷️
标签
➡️
