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批量向量化与限流处理

批量向量化要平衡吞吐与限流:本地模型按显存调 batch_size,托管 API 按额度控并发;失败重试保持幂等并记录进度,支持断点续跑。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

分批编码与进度记录

分批编码与进度记录
def embed_all(texts, batch=128):
    out = []
    for i in range(0, len(texts), batch):
        part = texts[i:i + batch]
        out.extend(embed_batch(part))     # 失败时只重试当前批次
        print("进度", i + len(part), "/", len(texts))
    return out
入库流水线把“已处理文档清单”落盘,重跑时跳过已完成部分,节省重复计算。

易错点

  • 批次失败后整批重算但不知已完成部分,产生重复向量
  • 并发拉满触发限流且无退避,任务反复失败

数据来源与参考

  • OpenAI 官方文档(速率限制与批处理建议)
  • Sentence-Transformers 官方文档(batch_size)
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