中文PDF RAG实测：Redis缓存仅降27%延迟，重排占99.8%耗时
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中文PDF RAG实测：Redis缓存仅降27%延迟，重排占99.8%耗时
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AI 综述
作者“别睡觉”在掘金发布技术文章，记录在开源项目 `tiered-rag-service` 中搭建中文 PDF RAG 服务、接入 Redis LLM 缓存并引入 RAGAS 评测的实测结果。实测 9 组样本显示，Redis 缓存仅使平均延迟从 4623 毫秒降至 3369 毫秒（降幅 27%），因为重排序环节占据了 99.8% 的耗时，成为性能瓶颈。 RAGAS 评测对比 3 道题目发现，混合检索加重排虽然耗时增加 220 倍，但未带来答案质量提升；且因评委模型与生成模型同源，导致打分出现抖动。作者强调，上述数据基于极小样本（缓存 9 组、质量 3 题）及自编虚构语料，仅用于说明“如何测试及测出的意外”，不能作为生产环境质量结论；项目定位为工程化学习项目，非上线企业级知识库，也非具备规划与工具调用循环的 Agent 系统，相关限制决定了其当前适用边界。
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最新进展10月29日 21:08
自建中文 PDF RAG 接入 Redis 缓存与 RAGAS 评测：缓存提速仅 27%、重排成瓶颈、评委抖动报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- 掘金精选自建中文 PDF RAG 接入 Redis 缓存与 RAGAS 评测：缓存提速仅 27%、重排成瓶颈、评委抖动
作者在开源项目 tiered-rag-service 中搭建中文 PDF RAG 服务，实测 Redis LLM 缓存与 RAGAS 评测。缓存实测 9 组样本显示命中仅降 27% 延迟（4623→3369 ms），因重排占耗时 99.8%；RAGAS 3 题对比发现混合检索+重排耗时 220 倍却无质量增益，且评委模型同源导致打分抖动。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。