本文详细介绍了一种用于扩展检索增强生成(RAG)平台的事件驱动架构,特别适用于处理大量企业文档。所提出的解决方案使用解耦的异步摄取和基于积压工作的Pod自动扩展(KEDA),在Amazon EKS上利用Spot Compute来高效管理不可预测的流量高峰。该方法旨在通过根据队列深度而不是传统指标来扩展工作Pod,从而平衡高吞吐量与成本节省,避免闲置计算成本和用户因长文档处理积压而产生的挫败感。 AI
影响 为企业RAG系统提供了一种经济高效且可扩展的架构,改善了用户体验和资源利用率。
排序理由 该集群描述了扩展AI基础设施的技术解决方案,而不是新的模型发布或重大的行业事件。
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