熊猫不是猫QAQ
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基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建（下）
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原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了构建知识库的流程和优化经验，以及在PubMed医学数据中的具体场景。讨论了OpenSearch集群规模设计、知识库索引设计和实验步骤细节。给出了合适的OpenSearch资源配置和索引1万篇文档所需的存储量和内存用量。针对知识问答Chatbot场景，建议使用10-30GB的shard大小和8个shard。采用HNSW算法进行向量检索，并给出了内存规划方案。对索引构建实验和OpenSearch摄入测试进行了详细讨论，总结了索引构建经验和检索性能调优方法。提供了相关代码和参考文献。
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关键要点
- 本文介绍了构建知识库的流程和优化经验，聚焦于PubMed医学数据的具体场景。
- 讨论了OpenSearch集群规模设计、知识库索引设计和实验步骤细节。
- 建议使用10-30GB的shard大小和8个shard以优化知识问答Chatbot场景的性能。
- 采用HNSW算法进行向量检索，并提供了内存规划方案。
- 索引构建实验中，关注数据完整性、构建速度和查询性能。
- 通过小批量实验推算出索引1万篇文档所需的存储量和内存用量。
- 在向量检索中，内存占用和vCPU规划需根据shard数量进行合理配置。
- 索引构建实验分为文本切分、文本向量化和OpenSearch摄入三个阶段。
- 实验结果表明，通过调整并发和batch size可以提高向量化吞吐能力。
- 在OpenSearch摄入测试中，需优化索引设置和并发摄入策略。
- 总结了索引构建的最佳实践，包括CPU利用率、客户端并行数量和重试机制。
- 建议在数据注入后进行文档去重查询，以确保写入的完整性。
- 检索性能调优包括segment合并和k-NN索引预热。
- 本文为构建基于向量数据的知识库提供了实践经验，对金融、法律、医疗等行业具有指导意义。
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