蚂蚁在 RAG 与向量检索上的实践：技术应用与创新分析
引言
在AI技术迅猛发展的背景下，如何有效地处理海量数据成为了技术创新的关键问题。向量数据库和RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术结合，为提升生成式AI应用的准确性和实时性提供了有效的解决方案。本文结合蚂蚁集团在向量检索与RAG方面的实践经验，深入探讨其在复杂应用场景下的创新与挑战。
1. RAG与向量检索的应用背景
1.1 蚂蚁集团的AI应用概述
随着大语言模型（LLM）的发展，其在自然语言处理和内容生成中的表现越来越强大。然而，传统LLM的缺陷在于：
- 内容的静态性和缺乏时效性
- 生成内容的准确性无法保证
- 可解释性存在局限
为了解决这些问题，RAG应运而生。RAG通过引入外部信息源，结合向量数据库技术，极大地提升了内容生成的准确性、实时性和可解释性。蚂蚁集团利用RAG技术，结合向量数据库，实现了更高效的智能问答、知识问答等应用。
1.2 RAG的工作流程
RAG的基本流程可以简化为以下几步：
- 对输入文本进行切片，并将其转化为向量表示（Embedding）。
- 利用向量数据库进行高效检索，从外部数据库中找到相关内容。
- 将检索到的内容与用户问题结合，生成提示信息，交给大语言模型进行内容生成。
这种流程不仅解决了传统LLM在实时性上的缺陷，还提升了生成内容的准确性。
2. 蚂蚁集团在RAG与向量检索中的挑战
2.1 向量存储成本挑战
随着多媒体内容的爆发式增长，向量数据库需要处理数千亿级别的向量。管理和存储这些向量的成本非常高，传统的数据库架构难以满足这类需求。为了解决这个问题，蚂蚁集团在向量存储和检索上进行了多项优化，以控制存储成本。
2.2 高精度检索的挑战
在某些应用场景中，如图像识别和智能凭证系统，向量检索的召回率必须达到极高的精度。为了从99%提升至99.9%的召回率，往往需要增加近一倍的计算延迟，这是传统向量索引难以应对的。
2.3 数据多样性与复杂场景的挑战
简单的RAG范式无法处理复杂场景，蚂蚁集团在应对这些复杂应用时，不仅需要处理单一来源的数据，还需要整合多种数据源，并对检索结果进行多轮处理，以确保生成内容的质量。
3. 蚂蚁集团的技术实践与解决方案
3.1 混合索引方案
为了应对高成本和实时性挑战，蚂蚁集团采用了IHNSW和DISK-ANN混合索引方案。这种方案通过在内存中存储最近的修改数据，并将历史数据存储在磁盘中，巧妙平衡了存储成本与检索效率。
3.2 向量检索算法优化
蚂蚁集团在向量检索算法上进行了深入的优化，提出了基于近似距离和线性分类器的加速方案。通过在低精度距离计算阶段引入线性分类器，蚂蚁实现了1.4倍到2.2倍的查询吞吐提升，同时保持召回率不变。
3.3 高召回精度优化
为了进一步提升召回精度，蚂蚁引入了学习优化的top-k召回优化技术。该技术通过构建一个辅助的共轭图，在检索失败时不断增强图结构，从而提升召回率。
4. 向量数据库的未来发展趋势
4.1 数据量的爆炸式增长
随着非结构化数据（如图片、音频、视频等）不断增加，预计未来非结构化数据的管理需求将急剧增长。到2025年，向量数据预计将占非结构化数据处理需求的30%，这对向量数据库提出了更高的要求。
4.2 向量数据库产品的多维度优化
蚂蚁集团预测，未来的向量数据库产品需要在以下几个方面实现突破：
- 支持更大规模的向量数据集
- 提升召回精度和检索速度
- 降低存储和计算成本
此外，随着RAG等技术的广泛应用，向量数据库将成为AI系统中的核心组件。
5. 结论与展望
通过结合RAG与向量数据库技术，蚂蚁集团成功应对了LLM在准确性、实时性等方面的挑战。未来，随着非结构化数据的持续增长，向量数据库的地位将变得更加重要。蚂蚁集团的创新实践为行业提供了宝贵经验，并展示了向量检索在未来AI应用中的巨大潜力。
