Execution Context
计算模块中的 RAG 基础设施构建了支持检索增强生成的关键后端系统。该架构管理向量数据库、嵌入模型推理服务以及用于在模型生成前检索相关上下文的编排流程。它确保对非结构化数据的低延迟访问，同时保持查询准确性和系统可扩展性，以满足企业级人工智能应用的需求。
基础设施层初始化了针对高维嵌入检索优化的向量存储集群。
编排服务负责协调将新文档实时索引到检索流程中。
推理引擎执行混合搜索查询，该查询结合了关键词匹配和语义匹配策略。
Operating Checklist
部署具有适当分片配置的向量数据库集群。
配置嵌入模型服务，以支持批量和流式推理。
实施具有自动分块功能的文档导入流程。
建立用于监控数据检索延迟和命中率指标的仪表盘。
Integration Surfaces
向量数据库选择
工程师们会评估诸如Milvus或Pinecone等分布式存储系统，以考察其向量嵌入（embedding）容量。
嵌入式流水线配置
文档分块和向量化的预处理脚本配置以及模型选择。
查询延迟优化
调整索引参数，以最大限度地缩短检索增强推理过程中的响应时间。
