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大家好，很想知道你们是否处理过2000万以上文档的RAG用例，以及从延迟、嵌入和索引的角度是如何处理这种规模的。

讨论总结

这是一个关于如何将RAG扩展到2000万份文档的技术讨论。参与者从多个角度分享了观点，包括向量数据库的选择、重排序策略、索引策略、预分块策略、数据摄取管道、图数据库的使用等，同时也涉及到一些质疑和争议，如RAG是否适合处理如此大规模的文档等，整体氛围充满了技术探讨的热情。

主要观点

  1. 👍 选择合适的向量数据库对处理大量文档很重要
    • 支持理由：如Weaviate、PGVector、Pinecone等在优化索引等方面表现不错，有助于处理2000万份文档的RAG案例
    • 反对声音：无
  2. 🔥 RAG在处理较多文档时存在瓶颈，大约50份文档就可能出现问题
    • 正方观点：根据freecodeio的经验，RAG最多在处理50份文档时就会出现瓶颈，否则会得到垃圾结果
    • 反方观点：许多用户对此表示质疑，如blackrat13等，认为在2000万份文档规模下不使用RAG难以生成答案
  3. 💡 处理大量文档的RAG用例时可考虑GraphRAG/LightRAG方法
    • 支持理由：DataCraftsman认为将文档存储在图数据库中并与分块向量建立关系，虽然前期成本高但效果可能更好，Watchguyraffle1也表示处理10万份以上文档时图数据库是较好方式
    • 反对声音：无
  4. 👍 预构建解决方案在处理大规模RAG时存在很多限制且成本高昂
    • 支持理由：有作者分享多次处理2000万以上文档规模的RAG案例经验，指出预构建解决方案限制多、花费大
    • 反对声音：无
  5. 💡 精细调整在处理大规模文档时更有效
    • 支持理由：有评论者认为不应仅关注RAG，精细调整可能是更好的方式
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Ok Elon chill”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式回应帖子内容，引发了调侃式的交流
  2. “🤔 You need a solid Reranking strategy - RRF (Reciprocal Rank Fusion) or best yet a hybrid version of this tailored for your data set/Document content will make or break your RAG.”
    • 亮点：强调了重排序策略对RAG的关键作用
  3. “👀 I’m not a database engineer, but to my rudimentary understanding, the database is deployed over several physical nodes, each node holding certain shards of the data.”
    • 亮点：以非数据库工程师的角度解释向量数据库的扩展方式
  4. “😂 Don’t do it, it’s not helpful. RAG bottlenecks at around 50 documents at best. You’re gonna get garbage results unless you’re working with highly specific queries such as unique ids.”
    • 亮点：提出了一个与多数人不同的关于RAG处理文档数量的观点，引发争议
  5. “🤔 Have you looked into a GraphRAG/LightRAG type approach?”
    • 亮点：为处理大量文档的RAG用例提供了一种新思路

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家都在积极分享自己的观点和经验。主要分歧点在于RAG是否适合处理2000万份文档，如freecodeio认为RAG存在瓶颈不适合，而很多其他用户则从不同角度阐述了如何利用RAG或者改进的方式来处理大规模文档。可能的原因是大家基于不同的实践经验和对RAG技术的理解深度有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：混合搜索（如BM25加嵌入）以及不同模型（LLM、BERT等）的微调或预训练在处理大规模文档RAG中的应用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：这些技术方案如果被广泛应用，可能会提高处理大规模文档的效率和准确性，对RAG技术在实际场景中的应用产生积极影响，推动相关技术在大规模数据处理领域的发展。

详细内容：

标题：如何将 RAG 扩展到 2000 万份文档？

在 Reddit 上，一个关于如何将 RAG 扩展到 2000 万份文档的讨论引发了广泛关注。该帖子从延迟、嵌入和索引等角度探讨了处理如此大规模文档的方法，获得了众多用户的积极参与和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 有人认为选择合适的 VectorDB 至关重要，如 Weaviate、PGVector、Pinecone 等，它们在大规模索引和总结索引方面做了优化。
  2. 强调了可靠的重排序策略的重要性，如 RRF 或其混合版本，并指出嵌入模型的选择相对次要，应更关注重排序器。
  3. 指出 HNSW 索引策略在性能和效率之间能取得良好平衡，但要在创建数据库和索引前正确选择参数。
  4. 提出不能简单地将文档投入摄取管道，需要精心规划，将文档按逻辑分组，并使用智能查询路由器进行路由。

有用户分享道：“作为一名在相关领域工作的人员，我在处理大规模数据摄取时，遇到的最大挑战在于提取有意义的内容和丰富化处理。比如，不同类型的 PDF 文件需要不同的提取策略，还需要考虑如何在文档中添加总结性元数据。”

在关于 VectorDB 扩展性的讨论中，观点存在分歧。有人认为 VectorDB 可以像常规数据库那样通过分片等方式扩展，而有人则认为其底层复杂的图形结构导致扩展性不佳。

也有用户提到，对于大规模文档处理，可以考虑使用一些特定的工具和方法，如 Stella + hnswlib、Parade DB 等，并分享了自己在数据摄取和处理方面的经验，包括使用的工具和技术。

有人指出，要注意预分块策略，提取元数据并进行后检索重排序。还有人认为，需要根据具体情况选择合适的方法，并且不同的嵌入模型在不同类型的数据上性能差异较大。

关于是否应该采用 RAG 还是选择其他方法，如精细调整模型，也引发了激烈的讨论。一些人认为 RAG 在处理大规模文档时效果不佳，训练或精细调整可能是更好的选择，而另一些人则认为 RAG 在特定情况下仍然可行。

总之，这次关于将 RAG 扩展到 2000 万份文档的讨论展现了观点的多样性和复杂性，为处理大规模数据提供了丰富的思路和建议。