引言
隨著生成式 AI 在企業應用中的普及，如何建立一個可擴展、可觀察且符合私有數據需求的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）服務架構，成為關鍵技術挑戰。本文探討一個基於 Kubernetes 的生成式 AI 基礎設施方案，結合 Cluster Autoscaler、CNCF 生態工具與多集群管理技術，實現高效能的問答服務，並深入解析其技術選型與實踐經驗。
主要內容
技術架構與核心概念
本專案以 Kubernetes 為基礎架構，整合 CNCF 生態工具與自研 Cluster Autoscaler（Luna）與開源工具（如 Carpenter），建構可動態調整資源的生成式 AI 基礎設施。其核心技術組成包括：
- Kubernetes：作為容器管理平臺，提供內建的可擴展性與資源管理能力。
- Cluster Autoscaler：透過 Luna 自動擴縮器與 Carpenter 工具，實現 GPU 與 CPU 資源的動態調整，確保服務在不同負載下保持穩定。
- CNCF 生態工具：整合多集群艦隊管理器（Multicluster Fleet Manager）與其他 CNCF 項目，實現跨集群的資源協調與服務治理。
- VLLM 與 Ray：作為推理引擎，結合分佈式計算框架 Ray，優化模型推理效能與記憶體使用。
關鍵特性與功能
- 可擴展性：透過 Kubernetes 的自動擴縮功能與 Cluster Autoscaler，服務可根據流量動態調整 GPU 資源，例如從 4k 到 4 GPU 的快速擴展。
- 可觀察性：整合 Phoenix 自動儀表化工具，監控輸入/輸出 token 數、推理時間與 RAG 選取的數據片段，提供視覺化監控與參數調優能力。
- 多集群管理：利用 Multicluster Fleet Manager 跨集群協調資源，支援私有數據處理與高可用性部署。
- 混合數據處理能力：結合 RAG 代理（向量資料庫）與 SQL 代理（語義查詢轉換），支援結構化與非結構化數據的問答需求。
實際應用案例與實作步驟
- 模型選擇與微調：採用 Microsoft 的 53B 參數模型，搭配 AON Labs 的 Rubra AI 微調版本，支援工具調用（Function Calling）。透過隨機森林分類器判斷問題路由至 RAG 或 SQL 代理，訓練數據來自 Jira、Zendesk 等內部數據集。
- 數據處理流程：
- 私有數據：透過 RAG 代理從向量資料庫提取相關片段。
- 結構化數據：使用 SQL 代理將自然語言轉換為語義正確的 SQL 查詢。
- 問題路由：基於機器學習模型判斷問題類型，合成數據達 97% 的路由準確率。
- 監控與調優：
- 使用 Phoenix 跟蹤推理效能，調整上下文長度（從 4k 到 128k）與張量並行參數，平衡準確性與延遲。
- 本地測試（如 OLAML 模型）驗證 Python 工作流程，並盡早使用最終模型進行測試。
技術優勢與挑戰
優勢：
- 動態資源調整降低運營成本，提升服務穩定性。
- 多集群管理與 CNCF 生態整合，支援企業級擴展需求。
- 可觀察性工具（如 Phoenix）提供深度洞察，協助模型調優。
挑戰：
- 私有數據處理需大量預處理與數據清理，增加開發週期。
- 模型參數調優需針對不同模型進行細節調整，技術門檻較高。
- 合成數據生成需確保語義準確性，避免影響問答品質。
總結
本方案透過 Kubernetes 基礎設施與 CNCF 生態工具，建構出可擴展且可觀察的 RAG 服務架構，有效支援私有數據問答需求。關鍵成功因素在於動態資源管理、混合數據處理能力與深度監控體系。建議在實際部署時，優先驗證模型與數據流程，並透過合成數據逐步迭代，以確保最終解決方案的可用性與效能。