今天的核心議題

如何將一個 RAG 系統從單機原型，進化為一個能夠在雲端穩定運行、自動擴展、高可用的企業級應用。我們將探討如何利用微服務和容器化技術，為 RAG 系統設計一個強大且彈性的部署架構。

為什麼可擴展性是企業系統的基本要求？

在企業環境中，RAG 系統所面臨的負載並非恆定不變。流量可能在特定時段（如上班時間）暴增，也可能因新客戶上線而持續增長。單一伺服器的部署方式會面臨嚴重問題：

• 單點故障：一旦伺服器崩潰，整個系統隨即失效，導致服務中斷。
• 擴展性差：無法彈性應對流量峰值，可能導致響應延遲或服務不可用。
• 資源利用率低：為了應對峰值，平時必須保持高配備，造成資源浪費。
• 維護困難：系統各個組件緊密耦合，更新或修復任一功能都可能影響整個系統。

為了解決這些問題，我們需要一個能夠拆分、獨立部署、自動擴展的現代化架構。

如何設計微服務與容器化架構？

核心思想是將 RAG 系統的各個功能模組，拆解為獨立運行的微服務（Microservices），再利用 Docker 和 Kubernetes 進行容器化部署與管理。

1. 微服務拆分

將 RAG 的工作流分解為以下獨立服務：

核心服務架構

• API Gateway 服務：作為所有外部請求的統一入口點，負責路由、認證、限流與日誌記錄。
• Indexing 服務：專門負責文件擷取、切塊、嵌入與寫入向量資料庫。這個服務是非同步的，可以獨立擴展來應對大量文件上傳。
• Retrieval 服務：負責接收查詢、檢索向量資料庫，並返回最相關的資訊片段。這是 RAG 系統的查詢核心。
• Generation 服務：將檢索結果與原始問題結合，調用 LLM 生成最終答案。這個服務通常會與外部 LLM API 進行互動。
• Vector Database 服務：管理向量索引與元數據，通常使用 Pinecone、Milvus 或 Weaviate 等專用服務或自建叢集。
• Memory / State 服務：管理對話記憶體、用戶狀態等，可使用 Redis 或專門的資料庫。

2. 容器化實踐 (Docker)

每個微服務都應該被打包成一個獨立、可移植的 Docker 容器。

實作要點

• Dockerfile：為每個服務編寫一個 Dockerfile，定義其運行環境、依賴項和啟動命令。這確保了每個服務的運行環境都一致。

優點

• 環境一致性：無論在哪台機器上運行，容器內的環境都完全相同，避免「在我的機器上可以跑」的問題。
• 輕量化：容器只包含運行應用程式所需的環境，比傳統虛擬機更輕量、啟動更快。

3. 容器編排 (Kubernetes)

一旦擁有了多個微服務容器，就需要一個工具來管理、協調、自動化這些容器，這就是 Kubernetes（K8s） 的核心價值。

K8s 核心功能

• 自動擴展 (Autoscaling)：根據 CPU 使用率、記憶體或請求佇列長度，K8s 可以自動增加或減少服務的運行副本數。例如，在流量高峰時自動增加 Retrieval 服務的副本，在低峰時自動減少，從而節省成本。

• 服務發現與負載平衡：K8s 自動為每個服務分配一個穩定的內部 IP 和 DNS 名稱，並在多個副本之間平均分配請求流量，確保服務的高可用性。

• 自我修復 (Self-healing)：當某個服務的容器崩潰時，K8s 會自動檢測到並重新啟動一個新的容器，保證服務不中斷。

• 滾動更新 (Rolling Updates)：在更新服務版本時，K8s 會逐步替換舊版本容器，而不會一次性關閉所有舊服務，確保不停機更新。

• 高可用性：將各個服務的副本部署在不同的伺服器或可用區（Availability Zone）上，以應對單一節點或數據中心的故障。

四、部署策略：從 MVP 到企業級

階段化部署方案

詳細說明

• MVP 階段（單節點/簡單部署）：可以使用 Docker Compose 在一台雲端伺服器上部署所有微服務，快速驗證產品。

• 成長階段（小型 K8s 叢集）：將服務部署到一個小型的 Kubernetes 叢集（如 Google Cloud GKE、AWS EKS 或 Azure AKS）。這能提供基本的擴展與高可用能力。

• 企業級（多區域部署）：為了達到最高的可用性與合規要求，將 K8s 叢集部署在多個地理區域。這樣即使一個區域發生嚴重故障，服務也能在其他區域繼續運行，同時滿足數據駐留（Data Residency）的法規。

五、服務間通訊與數據一致性

通訊模式

• 同步通訊：使用 REST API 或 gRPC 進行實時請求-回應
• 異步通訊：使用訊息佇列（如 Kafka、RabbitMQ）處理非即時任務
• 事件驅動架構：透過事件匯流排協調服務間的狀態同步

數據一致性策略

• 最終一致性：適用於非關鍵操作，如文件索引更新
• 強一致性：適用於關鍵業務邏輯，如用戶認證
• 分散式事務：使用 Saga 模式處理跨服務的複雜操作

今天的決策清單

• [ ] 我們的 RAG 系統是否需要應對可預見的流量增長或峰值？
• [ ] 是否能夠將 RAG 的各個功能模組拆分為獨立服務？
• [ ] 團隊是否具備 Docker 與 Kubernetes 的運維能力？
• [ ] 企業對於服務的可用性與容錯性有何具體要求？

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