RAG-Stack：联合优化 RAG 性能与质量的配置框架
_reachsumit · x · 2026-08-05
现代 RAG 系统拥有大量配置选项（如检索索引、模型选择等），不同配置会在回答质量与服务性能之间产生不同权衡。该论文提出了 RAG-Stack 框架，旨在高效发现不同 RAG 应用与服务系统之间的“质量-性能帕累托前沿”。
该框架包含三大核心组件：
- RAG-PE：一种迭代式设计空间探索算法，智能选择下一个待评估的 RAG 配置。
- RAG-IR：针对多样化 RAG 算法的工作负载抽象。
- RAG-CM：性能预测模型，可针对给定硬件预测最优部署方案与服务性能。
这种联合搜索算法与系统配置的方法，无需实际部署每个候选方案即可完成评估。实验显示，在同等优化迭代次数下，其探索出的帕累托前沿比当前最优方案覆盖了多出 52.5% 至 153.2% 的标准化质量-性能空间。
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