Marqo 2.17.0版本发布:支持API与推理服务分离部署
2025-06-12 18:49:55作者:郦嵘贵Just
项目简介
Marqo是一个开源的向量搜索引擎,它结合了传统的关键词搜索和现代的向量搜索技术,为用户提供高效的混合搜索能力。Marqo的核心优势在于能够同时处理结构化数据和非结构化数据,支持多种预训练模型,并提供了简单易用的API接口。
2.17.0版本核心更新
1. 新增三种运行模式
本次版本最重要的更新是引入了三种运行模式,为不同规模的应用提供了更灵活的部署方案:
- Combined模式:传统的运行方式,API服务和推理服务运行在同一个进程中,适合开发和测试环境。
- API模式:专门运行Marqo的API服务,适合作为前端接口服务。
- Inference模式:专门运行向量推理服务,专注于处理嵌入生成任务。
这种架构分离带来了几个显著优势:
- 资源隔离:API服务和推理服务可以独立扩展,避免资源争用
- 性能优化:推理服务可以专注于计算密集型任务,API服务专注于请求处理
- 弹性伸缩:根据实际负载情况,可以单独扩展API或推理服务
2. 搜索参数增强
2.17.0版本对搜索功能进行了两项重要增强:
重排序深度控制
新增了rerankDepth
(用于纯向量搜索)和rerankDepthTensor
(用于混合搜索)参数。这些参数允许开发者控制重排序阶段的文档数量,确保在某些边缘情况下也能获得一致数量的搜索结果。
在实际应用中,这解决了以下问题:
- 当搜索结果较少时,保证返回结果数量的稳定性
- 在分页场景下提供更一致的体验
- 优化搜索性能,避免不必要的重排序计算
混合搜索查询增强
引入了queryTensor
和queryLexical
参数,允许在混合搜索中为向量查询和关键词查询分别设置权重。这为搜索相关性调优提供了更细粒度的控制。
典型使用场景包括:
- 当某些查询更适合向量搜索时,可以增加向量查询的权重
- 对于精确匹配需求高的场景,可以提高关键词查询的权重
- 实现动态调整搜索策略,根据查询类型自动优化权重
3. 性能优化与问题修复
本次版本还包含了一些重要的性能优化和问题修复:
-
混合搜索优化:修复了在纯关键词搜索场景下不必要生成嵌入向量的性能问题。现在当检索和重排序都设置为"lexical"时,系统会跳过向量生成步骤,显著提升搜索速度。
-
模型修正:修复了hf/bge-*系列模型使用错误池化方法的问题。这些模型现在使用正确的池化方法,能够生成更准确的向量表示。
技术影响与最佳实践
部署架构建议
对于生产环境,建议采用分离部署模式:
- 中小规模部署:API模式和Inference模式分别部署,共享同一集群
- 大规模部署:API服务可以水平扩展,Inference服务可以部署在GPU节点上
- 云原生部署:可以将API和Inference服务部署为独立的Kubernetes Deployment
搜索参数调优指南
-
重排序深度:
- 对于高精度需求:设置较大的rerankDepth值(如100-200)
- 对于性能敏感场景:使用较小的值(如50-100)
- 根据文档集大小动态调整
-
混合搜索权重:
- 通用搜索:初始设置为0.5:0.5的权重比
- 语义搜索主导:增加queryTensor权重(如0.7:0.3)
- 精确匹配主导:增加queryLexical权重(如0.3:0.7)
- 通过A/B测试确定最佳权重组合
总结
Marqo 2.17.0版本通过引入多模式运行架构和增强搜索参数,为生产环境部署和搜索质量优化提供了更多可能性。这些改进使得Marqo能够更好地适应不同规模的业务需求,同时提供了更精细的搜索控制能力。对于正在使用或考虑采用向量搜索技术的团队,这个版本值得重点关注和评估升级。
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