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放眼当下，RAG已经成了90%企业落地大模型的技术首选。但问题是，从LLM到embedding到框架，再到向量数据库，基础组件已经多到不胜枚举。

于是一个尴尬的情况出现了：教程和组件都很好，但就是和企业的已有资源不搭。

比如，许多企业业务都跑在AWS这样的云平台上，因此，如何基于现有云平台构建一整套可落地的RAG系统变得尤为关键。

本文将基于AWS Bedrock+Nova模型+Titan Embeddings+Zilliz Cloud+LangChain，为大家带来一套可以快速上手并落地的企业级RAG教程。

01 架构设计思路

传统的大语言模型（LLM）在企业级应用中存在两大局限性：其一，知识时效性停止于模型训练阶段、无法获取最新数据与私有数据；其二，幻觉高、可解释性差。

在此背景下，RAG（检索增强生成）应运而生，通过结合外部知识检索与生成，RAG可以在不重新训练大模型的情况下就能获取最新的**动态知识、企业私有知识，并保证知识来源可追溯、更透明、更准确，**准确率提升25-40%，幻觉率降低了60%以上。

架构上，企业级RAG系统采用标准的MVC（Model-View-Controller）架构模式**，其中：**

• Model层负责数据处理和业务逻辑，包括文档模型、嵌入模型、向量存储模型和LLM模型；
• View层处理用户界面和数据展示，包含Web前端和API响应格式化器；
• Controller层管理请求处理和流程控制，涵盖RAG控制器、文档控制器和Lambda处理器。

这个架构的优势在于关注点分离，组件间的耦合度更低，系统能够灵活应对不同的前端需求和业务变化。

本次的RAG构建，核心组件一共有五部分：

• 查询处理引擎：负责用户输入的预处理与优化（查询扩展、意图识别、分解处理）。
• 向量检索引擎：使用Zilliz Cloud进行高效的语义搜索，支持混合检索和近似最近邻算法。
• 重排序模块：对检索结果进行排序，结合相关性得分和业务规则进行优化。
• 生成引擎：基于AWS Bedrock Nova模型，将上下文与用户查询结合，生成准确的回答。
• 事件驱动架构：使用Amazon EventBridge解耦组件间通信，确保系统响应性和可靠性。

02 选型思路

基础设施层面，我们选择AWS Lambda作为核心计算服务，提供按需执行和自动扩缩容能力。系统中的每个功能组件（文档处理、向量化、检索、生成）都被设计为独立的Lambda函数，这种设计带来了低耦合，弹性伸缩的优势。

在此基础上，RAG的核心模块选型上，我们采用的是AWS****Bedrock+Nova模型+Titan Embeddings+Zilliz cloud，决策原因如下：

AWS****Bedrock优势：多模型支持。

AWS Bedrock平台支持来自Amazon、Anthropic、Met供应商超过50种Serverless模型和122种Marketplace模型。此外，在AWS Bedrock，开发者可以在不修改应用代码的情况下切换模型，便于A/B测试和性能比较。

Nova模型技术优势:性能与性价比兼顾。

• Nova Micro：文本专用，适用于低延迟和成本的任务（如文本摘要、翻译）。
• Nova Lite：支持多模态处理，处理图像、视频和文本输入。
• Nova Pro：高性能多模态模型，支持300K tokens的长上下文，适合复杂推理任务和大型文档处理。

Titan Embeddings优势：多模态、多语言

Titan Embeddings可以提供文本、图像等多种数据类型的高质量向量表示，并支持200多种语言，针对RAG场景优化。

Zilliz Cloud优势：基于开源产品打造、全托管开箱即用、无索引学习困扰

Zilliz Cloud基于开源Milvus构建的全托管向量数据库产品。很多向量数据库小白用户刚上手的时候，对于如何选择索引会有些摸不着头脑，Zilliz Cloud的AutoIndex可以根据数据特征和系统状态自动帮助用户动态调整索引策略。此外，Zilliz Cloud的Cardinal搜索引擎实现了10倍于传统向量数据库的检索速度，同时支持亿级向量规模的实时检索。

03 开发实践与LangChain集成

3.1 环境搭建与配置

AWS CDK基础设施示例代码

企业级RAG系统 采用基础设施即代码（IaC）方法进行部署和管理，AWS CDK（Cloud Development Kit）提供了强大的基础设施定义能力。系统的CDK配置包含了Lambda函数、API Gateway、S3存储、CloudFront分发等核心组件的定义。

# 核心Lambda函数配置 lambda_function = lambda_.Function( self, "RAGQueryFunction", runtime=lambda_.Runtime.PYTHON_3_9, memory_size=3008, # 优化内存配置 timeout=Duration.seconds(30), reserved_concurrency=100, # 并发控制 environment={ "ZILLIZ_ENDPOINT": self.zilliz_endpoint, "BEDROCK_MODEL_ID": "amazon.nova-pro-v1:0" } )

CDK Bootstrap过程是系统部署的关键步骤，创建了必要的AWS资源，包括S3存储桶、IAM角色和SSM参数。项目采用了多环境支持，通过CDK的堆栈管理实现开发、测试和生产环境的隔离部署。

Zilliz Cloud环境配置

Zilliz Cloud的配置涉及集合创建、索引优化和连接管理三个核心环节。系统采用1024维向量空间，选择HNSW索引以平衡检索精度和性能。

# Zilliz连接配置 connections.connect( alias="default", uri=ZILLIZ_ENDPOINT, token=ZILLIZ_TOKEN, timeout=30 ) # 创建优化的collection collection = Collection("rag_collection") index_params = { "metric_type": "IP", "index_type": "HNSW", "params": {"M": 16, "efConstruction": 128} }

分区策略根据文档类型和业务域进行数据分割，提高检索效率。系统还配置了副本机制，确保高可用性和负载分担。

开发环境标准化

项目采用Makefile统一管理所有开发操作，提供一致的命令接口。开发环境包含了完整的CI/CD流水线，支持代码质量检查、类型检查和自动化测试。

# 标准化开发流程 install: # 安装依赖 test: # 运行测试 lint: # 代码检查 deploy: # 部署应用 clean: # 清理环境

3.2 核心功能实现

文档处理管道设计

文档处理管道采用分布式处理架构，支持多种文档格式的并行处理。管道包含文档解析、内容清洗、分块处理和元数据提取四个核心阶段。

class DocumentProcessor: def process(self, document): # 文档解析 parsed_content = self.parse_document(document) # 内容清洗和预处理 cleaned_text = self.clean_content(parsed_content) # 智能分块 chunks = self.chunk_text(cleaned_text, chunk_size=1000, overlap=100) # 元数据提取 metadata = self.extract_metadata(document) return processed_chunks

分块策略采用语义感知的分割方法，考虑段落边界和语义连贯性。系统支持自适应分块大小，根据文档类型调整最优参数。

向量化与存储优化

向量化过程使用AWS Bedrock的Titan Embeddings模型，支持批量处理以提高效率。系统实现了向量缓存机制，避免重复计算相同内容的向量表示。

class VectorProcessor: def __init__(self): self.embedding_model = TitanEmbeddings() self.batch_size = 32 def vectorize_batch(self, texts): # 批量向量化 embeddings = self.embedding_model.embed_documents(texts) # 向量标准化 normalized_embeddings = self.normalize_vectors(embeddings) return normalized_embeddings

存储优化策略包括向量压缩、索引预构建和分层存储。热点数据存储在高速访问层，冷数据归档至成本优化的存储层。

检索增强策略

检索策略采用混合检索方法，结合向量检索和关键词检索的优势。系统实现了多阶段检索流程：初检、精排和后处理。

class HybridRetriever: def retrieve(self, query, top_k=10): # 向量检索 vector_results = self.vector_search(query, top_k*2) # 关键词检索 keyword_results = self.keyword_search(query, top_k*2) # 结果融合 merged_results = self.merge_results( vector_results, keyword_results ) # 重排序 reranked_results = self.rerank(query, merged_results) return reranked_results[:top_k]

重排序机制使用Cross-Encoder模型对候选结果进行精细化排序。系统还支持上下文窗口优化，动态调整检索结果的上下文范围。

LangChain框架集成

from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.retrievers import VectorStoreRetriever # 构建RAG链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=BedrockLLM(model_id="amazon.nova-pro-v1:0"), chain_type="stuff", retriever=ZillizRetriever( collection=collection, search_params={"top_k": 5} ), return_source_documents=True ) # 执行查询 result = qa_chain.invoke({"query": user_question})

提示工程优化是LangChain集成的关键环节，系统使用LangChain Hub中的经过优化的RAG提示模板。记忆管理机制确保多轮对话的上下文连贯性。

系统还实现了流式处理能力，支持实时响应流和增量结果展示。错误处理和重试机制确保了系统的鲁棒性，能够处理各种异常情况。

04 生产部署与系统优化

4.1 无服务器架构部署

Lambda函数设计

企业级RAG系统的Lambda函数应该采用单一职责原则进行设计，每个函数专注于特定的业务逻辑。核心函数包括文档处理函数、向量化函数、检索函数和生成函数，各自独立部署和扩展。

# 查询处理Lambda函数 def lambda_handler(event, context): try: # 初始化连接（在handler外部） query = event['query'] # 向量检索 retriever = ZillizRetriever() relevant_docs = retriever.search(query, top_k=5) # LLM生成 llm = BedrockLLM() response = llm.generate(query, relevant_docs) return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps(response) } except Exception as e: logger.error(f"Error: {str(e)}") return error_response(e)

内存配置优化根据函数职责进行差异化设置：查询函数配置1GB内存，文档处理函数配置2GB内存，确保最佳性价比。超时设置针对不同场景进行调优：查询函数30秒，文档处理函数300秒。

保留并发设置避免了冷启动对关键路径的影响，查询函数设置100个保留实例，确保用户请求的快速响应。

API Gateway配置

API Gateway作为系统的统一入口，提供RESTful API接口和请求路由功能。配置包括速率限制、身份验证和CORS设置，确保API的安全性和稳定性。

# API Gateway配置 endpoints: - path: /query method: POST integration: lambda rate_limit: 1000/min auth: IAM - path: /documents method: POST integration: lambda rate_limit: 100/min auth: IAM

缓存策略在API Gateway层实现，对相同查询的结果进行短期缓存，减少后端调用。请求验证确保输入参数的合法性，避免无效请求对后端系统的冲击。

CloudFront CDN优化

CloudFront配置实现了全球内容分发和静态资源缓存，显著提升了用户访问速度。CDN策略包括动静分离、智能路由和边缘缓存。

# CloudFront缓存配置 cache_behaviors = [ { 'path_pattern': '/api/*', 'ttl': 300, # API响应短期缓存 'headers': ['Authorization'] }, { 'path_pattern': '/static/*', 'ttl': 86400, # 静态资源长期缓存 'compress': True } ]

边缘位置优化确保全球用户都能获得低延迟访问，平均响应时间降至100毫秒以下。

4.2 性能优化

冷启动优化策略

冷启动是无服务器架构的核心挑战，系统采用多层优化策略进行应对。预热机制使用CloudWatch Events定期调用关键函数，保持执行环境的热度。

# 预热Lambda配置 def warm_up_handler(event, context): if event.get('source') == 'aws.events': return {'statusCode': 200, 'body': 'warmed up'} # 正常业务逻辑 return business_logic(event, context)

依赖优化通过减少包大小和选择轻量级库来缩短冷启动时间。连接池复用在全局作用域初始化数据库连接，避免重复连接开销。

Provisioned Concurrency为关键函数配置预配置并发，消除冷启动延迟。根据业务模式动态调整预配置实例数量，平衡性能和成本。

并发处理设计

系统采用分层并发控制策略，不同函数根据资源需求设置不同的并发限制。Lambda并发设置基于函数的资源密集程度：轻量级查询函数支持高并发，重计算文档处理函数限制并发以避免资源竞争

# 并发配置示例 functions_config = { 'query_function': { 'reserved_concurrency': 100, 'memory': 1024 }, 'document_processing': { 'reserved_concurrency': 10, 'memory': 2048 } }

异步处理机制使用SQS和SNS实现任务解耦，避免同步调用的级联失败。批处理优化将相似任务聚合处理，提高资源利用效率。

缓存机制实现

多层缓存架构包括L1内存缓存、L2 Redis缓存和L3 S3缓存。每层缓存针对不同的访问模式进行优化：

• L1缓存：Lambda函数内存中，TTL 5分钟，容量100MB
• L2缓存：Redis集群，TTL 1小时，容量1GB
• L3缓存：S3存储，TTL 1天，容量无限制

class CacheManager: def get(self, key): # L1缓存查询 if key in self.memory_cache: return self.memory_cache[key] # L2缓存查询 value = self.redis_client.get(key) if value: self.memory_cache[key] = value return value # L3缓存查询 return self.s3_cache.get(key)

缓存预热策略基于历史查询模式，预先加载高频访问的数据。缓存失效机制确保数据一致性，支持主动更新和被动过期两种模式。

成本控制方案

按需计费优化通过精细化的资源配置实现成本控制。系统实现了动态资源调整，根据负载模式自动调整Lambda内存和超时设置。

Reserved Instance和Savings Plans用于稳定工作负载，可节省高达72%的计算成本。Spot Instance用于非关键的批处理任务，进一步降低成本。

# 成本优化配置 cost_optimization = { 'lambda_memory_optimization': True, 'auto_scaling': True, 'reserved_capacity': { 'query_functions': 50, 'processing_functions': 5 } }

4.3 监控与运维体系

关键指标监控

系统监控采用CloudWatch集成方案，收集完整的性能指标。核心监控指标包括：

• API响应时间：P50 < 1s，P95 < 3s，P99 < 5s
• 成功率：> 99.9%
• 并发用户数：实时监控
• 向量检索性能：< 200ms
• LLM生成时间：< 2s

# 自定义指标发送 def send_metrics(metric_name, value, unit='Count'): cloudwatch = boto3.client('cloudwatch') cloudwatch.put_metric_data( Namespace='RAG/System', MetricData=[{ 'MetricName': metric_name, 'Value': value, 'Unit': unit, 'Timestamp': datetime.utcnow() }] )

日志分析系统

结构化日志记录可以考虑使用JSON格式，便于查询和分析。日志包含请求ID、时间戳、用户信息、性能指标和错误信息等关键字段。

故障排查机制

分布式追踪可以考虑使用AWS X-Ray实现端到端的请求跟踪，快速定位性能瓶颈。自动化告警基于关键指标设置阈值，支持多渠道通知。

# 告警规则配置 alerts = [ { 'metric': 'ResponseTime', 'threshold': 3000, # 3秒 'comparison': 'GreaterThanThreshold', 'action': 'sns_notification' }, { 'metric': 'ErrorRate', 'threshold': 1, # 1% 'comparison': 'GreaterThanThreshold', 'action': 'auto_scaling' } ]

自愈能力可以考虑通过Lambda的自动重试和DLQ（死信队列）机制实现故障自动恢复。容量规划基于历史数据和增长趋势，提前进行资源扩容。

尾声

企业级RAG系统，原理很简单，但是具体的构建是一个涉及多个技术栈深度整合的复杂工程。做选型和落地，应当注重技术选型的前瞻性，但也要重点关注架构设计的可扩展性以及运维体系的完善性

这套AWS Bedrock+Zilliz cloud+langchain教程，适用80%de企业级RAG落地场景。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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