汤不热吧AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）无疑是当前最重要且最具挑战性的模式之一。
RAG模式旨在通过结合外部知识库的检索结果，来增强大型语言模型（LLM）的回答能力，有效缓解“幻觉”问题。然而，RAG系统的性能瓶颈往往出现在两个关键环节：高频的Embedding生成和快速的向量检索。
本文将深入探讨如何利用ONNX Runtime对Embedding模型进行优化加速，并结合FAISS进行高性能向量检索，从而实现RAG模式的高效部署。
1. RAG模式的性能挑战与基础设施组件
RAG模式的核心流程是：
1. 索引阶段 (Indexing): 将知识文档切块，通过Embedding模型生成向量，存入向量数据库（Vector Store）。
2. 检索阶段 (Retrieval): 用户查询输入Embedding模型生成查询向量。
3. 搜索阶段 (Search): 在Vector Store中检索Top-K相似文档块。
4. 生成阶段 (Generation): 将检索到的文档块作为上下文（Context）输入给LLM，生成最终答案。
在生产环境中，第2步（实时Embedding生成）是高频操作，其速度直接影响用户体验。因此，我们必须对Embedding模型进行极致优化。
2. 利用ONNX加速Embedding模型
ONNX (Open Neural Network Exchange) 及其运行时 ONNX Runtime (ORT) 提供了跨平台、高性能的推理优化。我们将使用PyTorch导出一个常见的Transformer Embedding模型（如sentence-transformers）到ONNX格式。
2.1 环境准备
pip install torch transformers onnx onnxruntime faiss-cpu
2.2 PyTorch模型转ONNX
以一个简化的Bi-Encoder模型为例（假设我们使用一个轻量级的BERT变体作为Embedding模型）：
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 假设使用一个小型模型，例如 'distilbert-base-uncased'
MODEL_NAME = 'distilbert-base-uncased'
model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME, torchscript=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
# 1. 准备示例输入
text = "This is a sample text for embedding."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
# 2. 定义动态轴（方便处理不同长度的输入）
dynamic_axes = {
'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},
'attention_mask': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},
'output': {0: 'batch_size'}
}
# 3. 导出模型到ONNX
onnx_path = "embedding_model.onnx"
torch.onnx.export(
model,
(inputs['input_ids'], inputs['attention_mask']),
onnx_path,
input_names=['input_ids', 'attention_mask'],
output_names=['output'],
dynamic_axes=dynamic_axes,
opset_version=14,
# 确保模型处于推理模式
training=torch.onnx.TrainingMode.EVAL
)
print(f"Model exported to {onnx_path}")
2.3 使用ONNX Runtime进行高性能推理
ONNX Runtime会自动选择最佳执行提供者（如CUDA或CPU优化），从而显著降低推理延迟。
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
ort_session = ort.InferenceSession("embedding_model.onnx")
# 准备推理输入
text_to_embed = "High performance RAG deployment guide."
tokens = tokenizer(text_to_embed, return_tensors='np', padding=True, truncation=True, max_length=512)
ort_inputs = {
'input_ids': tokens['input_ids'].astype(np.int64),
'attention_mask': tokens['attention_mask'].astype(np.int64)
}
# 执行推理
# 注意：不同的模型结构可能需要调整输出解析逻辑
ort_outputs = ort_session.run(['output'], ort_inputs)
# 假设我们取CLS token的输出作为Embedding (对于Poolerless模型，通常需要平均池化)
embedding = ort_outputs[0][:, 0, :]
print(f"Embedding shape: {embedding.shape}")
print("ONNX Runtime inference successful.")
3. 结合FAISS实现向量检索
FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它提供了强大的索引结构（如IndexIVFFlat、IndexHNSW）以处理十亿级向量。
在RAG模式中，ONNX加速了实时查询向量的生成，而FAISS负责毫秒级的相似性搜索。
import faiss
# 1. 准备示例文档向量 (假设向量维度是768)
d = embedding.shape[1] # 768
nb = 1000 # 1000个文档块
np.random.seed(1234)
# 创建1000个随机向量作为知识库
knowledge_base_vectors = np.random.rand(nb, d).astype('float32')
knowledge_base_vectors /= np.linalg.norm(knowledge_base_vectors, axis=1)[:, np.newaxis]
# 2. 创建并训练FAISS索引
index = faiss.IndexFlatL2(d) # 使用简单的L2距离索引
index.add(knowledge_base_vectors)
# 3. 使用ONNX生成的查询向量进行检索
query_vector = embedding.astype('float32')
# 规范化查询向量 (如果Embedding模型需要)
query_vector /= np.linalg.norm(query_vector, axis=1)[:, np.newaxis]
# 检索Top 5 最相似的文档块
K = 5
D, I = index.search(query_vector, K)
print(f"FAISS检索到的相似度距离 D:\n{D}")
print(f"FAISS检索到的文档索引 I:\n{I}")
print("RAG检索阶段完成，索引将被送往LLM进行生成。")
4. 总结
RAG模式是实现可靠、知识增强型AI应用的关键模式。部署RAG需要强大的基础设施来处理高吞吐量的向量操作。通过利用ONNX Runtime对高频调用的Embedding模型进行底层优化，并结合FAISS进行高效的向量检索，我们能够显著降低延迟，确保整个RAG流水线在生产环境中达到高性能要求。这种基础设施的精细优化，是成功部署复杂AI模式的基石。