論文の概要: An Adaptive Vector Index Partitioning Scheme for Low-Latency RAG Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08930v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 19:18:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 02:42:51.104079
• Title: An Adaptive Vector Index Partitioning Scheme for Low-Latency RAG Pipeline
• Title（参考訳）: 低レイテンシRAGパイプラインのための適応ベクトルインデックス分割方式
• Authors: Junkyum Kim, Divya Mahajan,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは、大規模言語モデル(LLM)とベクトルデータベースを統合することで、応答品質を向上させる。 ベクターサーチとLLMサービスのための既存の最適化は、主に独立して開発されている。 本稿では,RAGシステム用に設計されたベクトルインデックス分割機構であるVectorLiteRAGを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) systems enhance response quality by integrating Large Language Models (LLMs) with vector databases, enabling external knowledge retrieval to support language model reasoning. While RAG enables efficient question answering with smaller LLMs, existing optimizations for vector search and LLM serving have largely been developed in isolation. As a result, their integration often leads to suboptimal end-to-end performance. ... This paper introduces VectorLiteRAG, an optimized vector index partitioning mechanism designed for RAG systems that enhances the responsiveness of the system by jointly optimizing vector search and LLM serving across CPU and GPU system. A key challenge is to determine which indices and how much of the vector index should reside on the GPU and adjusting LLM batch sizes to balance the pipeline for lower Time-To-First-Token (TTFT) and meeting user-defined Service-Level Objectives (SLOs). To address this, we leverage the insight that cluster access in vector databases exhibits access skew, where a subset of clusters are queried significantly more frequently than others. VectorLiteRAG exploits this property through an optimized memory distribution strategy, dynamically allocating the minimum number of vector indices corresponding to frequently accessed clusters onto the GPU HBM to ensure a balanced pipeline with the LLM for high responsiveness. This adaptive partitioning scheme is guided by a statistical model that informs memory allocation and workload distribution. Our evaluation demonstrates that VectorLiteRAG improves vector search responsiveness by 2x, significantly reduces end-to-end TTFT in RAG systems by intelligently balancing memory resources between vector search and LLM execution.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは,Large Language Models (LLM) とベクトルデータベースを統合することで,応答品質を向上させる。 RAGはより小さなLLMで効率的な質問応答を実現するが、既存のベクトル探索とLLMサービスに対する最適化はほとんど独立して開発されている。 結果として、それらの統合は、しばしば最適なエンドツーエンドのパフォーマンスをもたらす。 はぁ...。 本稿では,CPUおよびGPUシステムにまたがるベクトル探索とLLMを協調的に最適化することにより,システムの応答性を高めるために最適化されたベクトルインデックス分割機構であるVectorLiteRAGを提案する。 重要な課題は、どのインデックスとベクターインデックスがGPU上に存在するべきかを判断し、LLMバッチサイズを調整し、パイプラインを低いTTFT(Time-To-First-Token)とユーザ定義のSLO(Service-Level Objectives)とのバランスをとることだ。 これを解決するために、ベクトルデータベースにおけるクラスタアクセスがアクセススキューを示すという洞察を活用し、クラスタのサブセットが他よりもはるかに頻繁にクエリされる。 VectorLiteRAGはこの特性を最適化されたメモリ分散戦略を通じて利用し、頻繁にアクセスされるクラスタに対応するベクターインデックスの最小数をGPU HBMに動的に割り当て、LLMとのバランスの取れたパイプラインを高い応答性で確保する。 この適応的なパーティショニング方式は、メモリ割り当てとワークロード分布を知らせる統計モデルによって導かれる。 評価の結果,VectorLiteRAGはベクトル探索応答性を2倍に向上し,ベクトル探索とLLM実行のメモリリソースをインテリジェントにバランスさせることにより,RAGシステムにおけるエンドツーエンドTTFTを大幅に低減することがわかった。

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