PipeRAG: Fast Retrieval-Augmented Generation via Algorithm-System Co-design

📄 arXiv: 2403.05676v1 📥 PDF

作者: Wenqi Jiang, Shuai Zhang, Boran Han, Jie Wang, Bernie Wang, Tim Kraska

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-08

💡 一句话要点

提出PipeRAG以解决检索增强生成中的延迟问题

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

关键词: 检索增强生成 管道并行性 性能模型 生成质量 延迟优化

📋 核心要点

  1. 现有的检索增强生成方法在从大型数据库中检索时，可能导致显著的生成延迟，影响用户体验。
  2. PipeRAG通过管道并行性、灵活的检索间隔和性能模型，优化了检索与生成的协同过程，提升了效率。
  3. 实验结果显示，PipeRAG在生成延迟上实现了最高2.6倍的加速，同时生成质量也得到了改善。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过整合外部令牌数据库来提升大语言模型（LLMs）的生成质量。然而，从大型数据库中检索数据可能会显著增加整体生成时间，尤其是在生成过程中需要定期检索以对齐最新内容时。本文提出了PipeRAG，这是一种新颖的算法-系统协同设计方法，旨在减少生成延迟并提升生成质量。PipeRAG集成了（1）管道并行性以实现检索与生成过程的并发，（2）灵活的检索间隔以最大化管道并行性的效率，以及（3）性能模型以根据生成状态和底层硬件自动平衡检索质量和延迟。评估结果表明，结合这三种方法，PipeRAG在端到端生成延迟上实现了最高2.6倍的加速，同时提升了生成质量。这些结果展示了算法与底层系统协同设计的有效性，为未来RAG系统的采用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决检索增强生成（RAG）中由于从大型数据库检索数据而导致的生成延迟问题。现有方法在检索过程中常常造成时间浪费，影响生成效率和质量。

核心思路：PipeRAG的核心思路是通过算法与系统的协同设计，利用管道并行性实现检索与生成的并发执行，从而减少延迟并提升生成质量。

技术框架：PipeRAG的整体架构包括三个主要模块：管道并行性模块、灵活检索间隔模块和性能模型模块。管道并行性模块负责同时进行检索和生成，灵活检索间隔模块根据生成状态动态调整检索频率，性能模型模块则实时评估并平衡检索质量与延迟。

关键创新：PipeRAG的关键创新在于将管道并行性与灵活检索间隔相结合，并引入性能模型进行动态调整。这种设计与传统的线性检索生成流程有本质区别，显著提升了系统的响应速度和生成质量。

关键设计：在设计中，PipeRAG采用了动态调整的检索间隔，以适应不同生成状态下的需求。此外，性能模型通过监测硬件性能和生成状态，自动优化检索质量与延迟的平衡，确保系统在不同条件下均能高效运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PipeRAG在端到端生成延迟上实现了最高2.6倍的加速，同时生成质量也得到了显著提升。这一成果相较于传统方法具有显著优势，展示了算法与系统协同设计的有效性。

🎯 应用场景

PipeRAG的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能客服、内容生成和实时信息检索等场景。通过提升生成效率和质量，PipeRAG能够为用户提供更流畅的交互体验，推动相关技术的广泛应用与发展。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) can enhance the generation quality of large language models (LLMs) by incorporating external token databases. However, retrievals from large databases can constitute a substantial portion of the overall generation time, particularly when retrievals are periodically performed to align the retrieved content with the latest states of generation. In this paper, we introduce PipeRAG, a novel algorithm-system co-design approach to reduce generation latency and enhance generation quality. PipeRAG integrates (1) pipeline parallelism to enable concurrent retrieval and generation processes, (2) flexible retrieval intervals to maximize the efficiency of pipeline parallelism, and (3) a performance model to automatically balance retrieval quality and latency based on the generation states and underlying hardware. Our evaluation shows that, by combining the three aforementioned methods, PipeRAG achieves up to 2.6$\times$ speedup in end-to-end generation latency while improving generation quality. These promising results showcase the effectiveness of co-designing algorithms with underlying systems, paving the way for the adoption of PipeRAG in future RAG systems.