从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

微信读书后台架构演进之路

从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

当千万级书籍遇上亿级用户笔记，如何构建高性价比的智能检索系统？微信读书用分级架构给出了答案。

基于微信读书构建RAG召回系统，核心挑战如下：

1. 基于书籍原文构建全文检索，为了达到最好的效果，往往需要支持按语义进行段落切分，在此基础上构建embedding进行语义召回。微信读书拥有百万级书籍原文数据，此外，对于用户导入书，更是达到亿级别规模。现有架构无论从成本还是耗时上都无法解决。
2. 为了支持更多维度的召回，需要对UGC内容进行召回，部分UGC内容属于私密信息，并不向全网公开，只需要满足用户个人检索即可。此时如果用常规的检索系统构建常驻索引，访问率太低，成本难以收敛。

我们把数据划分成两类：全局公开可搜以及用户个人可搜。

1. 对于全局公开可搜索的数据，如库内电子书的全文、书籍大纲、书评、人工知识库等，我们构建了一套入库流程，能对源信息进行语义分段、生成正排倒排，语义分段基于开源的chunk模型进行微调，正排基于fkv，倒排则基于ES构建，ES提供了DiskANN方案，通过设置合理的缓存和分片，能在存储成本和召回效率之间取得不错的平衡。对于App 内主搜等低时延场景，为了满足多种定制化检索需求，我们自建了基于内存索引的Searchsvr服务，支持索引落盘，可以在毫秒级返回电子书搜索结果。

2. 对于用户个人数据，如导入书全文、个人想法等，特点是数据量大但使用频率不高，不需要针对全网用户进行检索，如果采用上述方案，会带来成本灾难，性价比极低。为此，我们按用户及物料的维度，基于USearch、Xapian等方案构建了向量及文本索引，这些组件的优势在于可以把单个索引存储成文件的形式，便于落盘，配合一些量化的方法，可以把大大压缩索引大小。在构建索引阶段，按用户+类型构建出不同的索引，并存储在低成本的COS上，当用户需要检索召回时，采用读时加载的方式实时进行召回，结合CFS进行预热可以大大提升检索速度。当检索完成后，定时淘汰策略会把长期不用的索引从CFS中清理，降低存储成本。

一、数据分类：全局公开 vs 用户私有

微信读书将数据划分为两大类型，采用完全不同的技术路线：

数据类型	典型场景	技术挑战
全局公开数据	电子书全文/书评/知识库	高并发检索+语义理解
用户私有数据	导入书籍/个人笔记	低成本存储+动态加载

二、文本处理流水线

1. 语义分段：喂AI吃“书”

• 基于开源chunk模型微调，突破传统按规则分段的局限
• 支持段落级语义理解，使"红楼梦主要人物关系"能精准定位到相关章节
• 处理百万级书籍时，分段耗时从小时级优化至分钟级

2. 双索引构建

索引类型	技术方案	优化点
正排索引	自研fkv存储	支持毫秒级文档内容获取
倒排索引	ES+DiskANN	存储成本降低40%，召回率提升15%

三、检索方案设计

1. 全局数据

# 内存索引服务核心逻辑示例
class SearchSvr:
    def __init__(self):
        self.memory_index = LoadIndex()  # 内存加载索引
        self.disk_backup = DiskCache()   # 落盘备份
        
    def search(self, query):
        # 毫秒级响应
        return self.memory_index.search(query)

关键点：

1. 内存索引+异步落盘
2. 动态分片策略
3. 热点数据预加载

2. 用户数据

是

否

用户请求

索引是否在CFS?

立即检索

从COS加载索引

CFS预热缓存

返回结果

定时清理冷索引

关键点：

1. USearch量化压缩：索引体积减少60%
2. COS+CFS二级存储：存储成本降低75%
3. 动态加载机制：冷启动延迟<200ms

四、总结RAG检索方案

首行文章链接-图6.1

微信读书的RAG检索方案，其核心点在于看重前端用户体验，设计分级索引架构，数据先通过IndexBuilder的“加工线”变成向量、分词等索引，存进COS仓库；当用户发起搜索时，RecallSvr同时从MemSearch（内存快查）、COS的不同货架（向量/分词/正排）、ES（专业检索）调取数据，综合排序后返回结果，达到高效和精准的目标。