摘要：生产级RAG架构设计，从单机Chroma到分布式Milvus的演进路径，涵盖负载均衡、缓存策略、高可用部署、监控告警与成本控制生产级RAG架构，从单机到分布式的演进之路前面写的RAG系统，都是在本地跑的。几份文档，单机部署，自己用用没问题。真要上生产，面对的是完全不同的挑战。文档可能有几十万份，用户可能上千人同时访问，响应时间要在2秒以内，系统要7乘24小时稳定运行。单机方案扛不住这些。需要做架构升级。这一篇我们讲RAG系统从单机到分布式的架构演进。每个阶段解决什么问题，怎么过渡到下一个阶段。第一阶段，单机原型这是最开始的版本。一台机器，Chroma做向量数据库，直接调用OpenAI API，Flask或者FastAPI做接口。架构很简单。用户请求进来，调用大模型API，检索本地向量数据库，组装Prompt，调大模型生成回答，返回。这个阶段的目标是验证可行性。能跑通，效果还行，就行。优点是简单。开发快，部署快，一个人就能搞定。缺点是扛不住量。文档多了，Chroma检索变慢。用户多了，单机处理不过来。大模型API有速率限制，并发高了会被限流。适合的场景是，团队内部使用，几十个用户，几千份文档。第二阶段，独立向量数据库单机