提示缓存能否解决RAG的成本问题而不牺牲准确性？

当前的AI生态系统充斥着关于如何在五分钟内构建检索增强生成（RAG）应用的教程，但这些教程往往忽略了实际的企业级应用场景中的复杂性和挑战。当一个简单的RAG设置遇到生产环境时，会出现瓶颈问题：同步数据摄入是最常见的架构缺陷之一。用户上传500页合规手册后，客户端会向Web服务器发送POST请求，服务器解析文档、分割文本，并通过一系列同步API调用将文本转化为向量并写入数据库。这种做法会导致超时和级联故障等问题。为了解决这些问题，需要采用批处理扇出管道等方法来优化架构，以确保在大规模部署中不会出现基础设施问题。