在PostgreSQL中利用HNSW索引增强基于RAG的生成式AI应用
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内容提要
在生成式AI领域，检索增强生成（RAG）模型结合大型语言模型与外部知识库。随着知识库的扩大，检索效率变得至关重要。分层可导航小世界（HNSW）索引通过优化相似性搜索，显著提升RAG应用性能。实验显示，使用HNSW索引后，查询时间从18.3秒降至0.62秒，提升约30倍。
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关键要点
- 生成式AI领域中，检索增强生成（RAG）模型结合大型语言模型与外部知识库。
- 随着知识库的扩大，检索效率变得至关重要。
- 分层可导航小世界（HNSW）索引通过优化相似性搜索，显著提升RAG应用性能。
- 实验显示，使用HNSW索引后，查询时间从18.3秒降至0.62秒，提升约30倍。
- HNSW索引是一种先进的图形索引方法，适用于近似最近邻搜索。
- 使用PgVector扩展，PostgreSQL能够更快地执行相似性搜索，显著减少RAG应用中的检索时间。
- 实验使用了包含100万行的MeDAL数据集，专注于医学领域的缩写消歧义任务。
- 生成嵌入的过程耗时较长，使用“all-MiniLM-L12-v2”模型生成嵌入。
- 表的总大小约为1.064 GB，其中嵌入列占用的存储空间最大，约为1.469 GB。
- TOAST机制用于处理超大数据字段，优化存储和检索效率。
- 在未建立索引的情况下，查询总时间为18.3秒，平均每个查询3.66秒。
- 建立HNSW索引后，查询总时间降至0.62秒，平均每个查询0.124秒。
- HNSW索引的引入显著提升了RAG模型的实时数据检索能力。
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