METIS: Fast Quality-Aware RAG Systems with Configuration Adaptation

📄 arXiv: 2412.10543v3 📥 PDF

作者: Siddhant Ray, Rui Pan, Zhuohan Gu, Kuntai Du, Shaoting Feng, Ganesh Ananthanarayanan, Ravi Netravali, Junchen Jiang

分类: cs.LG, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-12-13 (更新: 2025-10-16)

备注: 17 pages, 18 figures

💡 一句话要点

METIS：通过配置自适应实现快速高质量的RAG系统

🎯 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系统 查询调度 配置自适应 延迟优化

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统难以兼顾生成质量和响应延迟，增加知识虽能提升质量，但会显著增加延迟。
  2. METIS通过联合调度查询和自适应RAG配置，如文本块数量和合成方法，来平衡质量和延迟。
  3. 实验表明，METIS在不牺牲生成质量的前提下，相比现有RAG优化方案，延迟降低了1.64-2.54倍。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）允许大型语言模型（LLM）利用外部知识生成更优质的回复，但使用更多外部知识通常会以增加响应延迟为代价来提高生成质量。现有工作要么减少响应延迟（通过更好地调度RAG查询），要么努力最大化质量（涉及调整RAG工作流程），但它们在优化RAG响应的延迟和质量之间的权衡方面存在不足。本文提出了METIS，这是第一个RAG系统，它联合调度查询并自适应每个查询的关键RAG配置，例如检索到的文本块的数量和合成方法，以便平衡质量优化和响应延迟减少。在使用4个流行的RAG-QA数据集的实验中，我们表明，与最先进的RAG优化方案相比，METIS在不牺牲生成质量的情况下，将生成延迟降低了1.64-2.54倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统在追求高质量生成时，往往需要检索大量的外部知识，这导致响应延迟显著增加。而为了降低延迟，又不得不牺牲生成质量。因此，如何在保证生成质量的前提下，尽可能地降低响应延迟，是当前RAG系统面临的一个重要挑战。现有方法要么侧重于优化查询调度以减少延迟，要么专注于调整RAG工作流程以提升质量，但缺乏对两者之间权衡的有效机制。

核心思路：METIS的核心思路是联合优化查询调度和RAG配置。它根据当前系统的状态和查询的特性，动态地调整RAG流程中的关键参数，例如检索的文本块数量和知识融合的方法。通过这种自适应的方式，METIS能够在保证生成质量的前提下，尽可能地降低响应延迟。

技术框架：METIS的整体架构包含以下几个主要模块：1) 查询调度器：负责决定查询的执行顺序和时间。2) 配置自适应模块：根据查询的特性和系统状态，动态调整RAG配置，包括检索的文本块数量和知识融合方法。3) 检索模块：从外部知识库中检索相关信息。4) 生成模块：利用检索到的信息和LLM生成最终的响应。

关键创新：METIS的关键创新在于其联合优化查询调度和RAG配置的能力。与现有方法相比，METIS能够根据实际情况动态地调整RAG流程，从而在质量和延迟之间取得更好的平衡。这种自适应的配置调整机制是METIS的核心竞争力。

关键设计：METIS的具体实现细节包括：1) 使用强化学习来优化查询调度策略，目标是最小化平均响应延迟，同时保证生成质量。2) 设计了一个基于规则的配置自适应模块，根据查询的长度、复杂度等特征，动态调整检索的文本块数量和知识融合方法。3) 采用了一种轻量级的质量评估模型，用于在配置调整过程中评估生成质量，避免过度降低延迟而牺牲质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在四个流行的RAG-QA数据集上，METIS相比最先进的RAG优化方案，在不牺牲生成质量的前提下，将生成延迟降低了1.64-2.54倍。这表明METIS在平衡质量和延迟方面具有显著优势，能够有效地提升RAG系统的性能。

🎯 应用场景

METIS可广泛应用于各种需要快速响应和高质量生成的场景，例如智能客服、问答系统、内容创作等。通过自适应地调整RAG配置，METIS能够显著提升用户体验，并降低系统的运营成本。未来，METIS有望成为构建下一代智能应用的关键技术。

📄 摘要（原文）

RAG (Retrieval Augmented Generation) allows LLMs (large language models) to generate better responses with external knowledge, but using more external knowledge often improves generation quality at the expense of response delay. Prior work either reduces the response delay (through better scheduling of RAG queries) or strives to maximize quality (which involves tuning the RAG workflow), but they fall short in optimizing the tradeoff between the delay and quality of RAG responses. This paper presents METIS, the first RAG system that jointly schedules queries and adapts the key RAG configurations of each query, such as the number of retrieved text chunks and synthesis methods, in order to balance quality optimization and response delay reduction. Using 4 popular RAG-QA datasets, we show that compared with the state-of-the-art RAG optimization schemes, METIS reduces the generation latency by $1.64-2.54\times$ without sacrificing generation quality.