HyperRAG: Enhancing Quality-Efficiency Tradeoffs in Retrieval-Augmented Generation with Reranker KV-Cache Reuse

📄 arXiv: 2504.02921v1 📥 PDF

作者: Yuwei An, Yihua Cheng, Seo Jin Park, Junchen Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-03

💡 一句话要点

HyperRAG：通过重排序器KV-Cache复用，提升检索增强生成质量-效率权衡

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 RAG 重排序器 KV-Cache 效率优化 吞吐量 低延迟

📋 核心要点

  1. 现有RAG管线中的重排序器虽然提升了生成质量，但引入了计算瓶颈，限制了吞吐量和降低了延迟。
  2. HyperRAG的核心思想是复用文档侧的KV-cache，从而在重排序器推理过程中实现质量与效率的平衡。
  3. 实验结果表明，HyperRAG在使用仅解码器重排序器时，吞吐量提升2-3倍，并实现了更高的下游任务性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）已成为一种强大的范例，通过将外部知识集成到生成过程中来增强大型语言模型（LLM）的性能。RAG 流程中的一个关键组件是重排序器，它从检索到的候选文档池中选择最相关的文档，并显着提高生成响应的质量。虽然重排序器改进了 RAG 流程中检索文档的选择，但它们引入了计算挑战，阻碍了高吞吐量和低延迟。为了解决这个问题，我们提出了 HyperRAG，该系统通过利用 KV-cache 复用以实现高效的重排序器推理，从而优化 RAG 流程中质量和效率之间的权衡。通过复用文档侧 KV-cache，HyperRAG 实现了高质量生成和系统级效率。为了充分实现 KV-cache 复用的优势，HyperRAG 包含了一系列旨在提高效率和可扩展性的系统级优化。实验表明，HyperRAG 在使用仅解码器重排序器时实现了 2 - 3 倍的吞吐量提升，同时还提供了比传统 RAG 服务更高的下游性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）管线中，重排序器带来的计算开销问题。现有的RAG方法在利用重排序器提升生成质量的同时，由于重排序器需要对大量候选文档进行推理，导致系统吞吐量降低，延迟增加，无法满足实际应用的需求。

核心思路：HyperRAG的核心思路是利用KV-cache复用，减少重排序器对候选文档进行重复计算。通过缓存文档侧的KV-cache，HyperRAG可以在后续的推理过程中直接使用这些缓存，避免了对相同文档的重复编码，从而显著提升了推理效率。这种方法在保证生成质量的同时，降低了计算成本。

技术框架：HyperRAG的整体架构包括检索模块、重排序模块和生成模块。检索模块负责从外部知识库中检索候选文档；重排序模块利用KV-cache复用技术对候选文档进行排序，选择最相关的文档；生成模块则利用选定的文档生成最终的响应。HyperRAG还包含一系列系统级优化，例如缓存管理、请求调度等，以进一步提升效率和可扩展性。

关键创新：HyperRAG的关键创新在于提出了基于KV-cache复用的重排序器加速方法。与传统的RAG方法相比，HyperRAG避免了对相同文档的重复编码，从而显著提升了推理效率。此外，HyperRAG还通过系统级优化，进一步提升了系统的整体性能。

关键设计：HyperRAG的关键设计包括KV-cache的存储和检索策略、缓存失效机制、以及请求调度算法。论文可能详细描述了如何有效地管理KV-cache，如何根据文档的相关性选择缓存哪些文档，以及如何根据系统负载动态调整请求调度策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节可能取决于所使用的重排序器模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HyperRAG在使用仅解码器重排序器时，实现了2-3倍的吞吐量提升，同时还提供了比传统RAG服务更高的下游任务性能。这些结果表明，HyperRAG在提升RAG系统效率方面具有显著优势，并且能够有效地平衡生成质量和系统效率。

🎯 应用场景

HyperRAG可应用于各种需要利用外部知识进行生成任务的场景，例如问答系统、对话系统、文本摘要等。该研究成果能够提升RAG系统的效率和可扩展性，使其能够更好地应用于实际生产环境中，具有重要的应用价值和潜力。未来，HyperRAG可以进一步扩展到其他类型的RAG管线中，并与其他优化技术相结合，以实现更高的性能。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful paradigm for enhancing the performance of large language models (LLMs) by integrating external knowledge into the generation process. A key component of RAG pipelines is the reranker, which selects the most relevant documents from a pool of retrieved candidates and significantly improves the quality of the generated responses. While rerankers refine the selection of retrieved documents in RAG pipelines, they introduce computational challenges that hinder high throughput and low latency. To address this problem, we propose HyperRAG, a system that optimizes the trade-off between quality and efficiency in RAG pipelines by leveraging KV-cache reuse for efficient reranker inference. By reusing document-side KV-cache, HyperRAG achieves both high-quality generation and system-level efficiency. To fully realize the benefits of KV-cache reuse, HyperRAG incorporates a range of system-level optimizations designed to enhance efficiency and scalability. Experiments show that HyperRAG achieves a 2 - 3 throughput improvement with decoder-only rerankers while also delivering higher downstream performance compared with traditional RAG service.