Ragas知识图谱存储优化：压缩与序列化技术解析

在Ragas项目的知识图谱生成过程中，测试集的生成往往需要消耗大量时间。为了应对可能出现的异常情况并提高效率，中间生成的知识图谱需要被持久化存储。然而，当前实现中存在一些存储效率问题值得探讨。

现有存储机制的问题分析

当前Ragas直接将知识图谱中的节点(node)和关系(relationships)完整序列化存储。这种实现方式存在两个明显的效率问题：

1. 关系数据冗余：关系对象中完整包含了相关节点的所有信息，包括节点ID、文本内容和嵌入向量等。当同一节点参与多个关系时，其信息会被重复存储多次。

2. 嵌入向量存储效率低：嵌入向量通常是大规模的浮点数数组，直接存储会占用大量空间。许多RAG管道已经采用了更高效的存储方式，如base64编码。

优化方案设计与实现

针对上述问题，我们可以采用以下优化策略：

关系序列化优化

通过在Relationship类中添加字段序列化器，可以仅存储相关节点的ID而非完整节点对象：

@field_serializer("source", "target")
def serialize_node(self, node: Node):
    return node.id

这种实现将关系中的源节点和目标节点序列化为它们的ID值，在反序列化时再通过ID查找对应的完整节点对象。这种方法显著减少了存储空间的占用，特别是当节点包含大量文本或嵌入数据时。

嵌入向量压缩技术

对于嵌入向量的存储，可以考虑以下优化方法：

1. 精度降低：将float64转换为float32，可以在几乎不影响效果的情况下减少50%的存储空间。

2. 二进制编码：使用二进制格式而非文本JSON格式存储浮点数组。

3. 压缩编码：采用base64等编码方式进一步压缩数据。

优化效果评估

实施这些优化后，预期可以获得以下改进：

1. 存储空间减少：关系数据的存储大小将显著降低，特别是对于包含大量关系的知识图谱。

2. IO性能提升：较小的文件大小意味着更快的读写速度，特别是在云存储或网络文件系统中。

3. 内存效率提高：反序列化时只需加载必要的节点数据，减少内存占用。

实现注意事项

在实施这些优化时，需要考虑以下关键点：

1. 数据一致性：确保在序列化和反序列化过程中保持数据的完整性和一致性。

2. 向后兼容：新的存储格式应兼容旧版本生成的数据文件。

3. 性能权衡：压缩算法需要在CPU开销和存储节省之间取得平衡。

通过这些优化，Ragas项目可以更高效地处理知识图谱的持久化存储，为大规模测试集生成提供更好的支持。