约翰斯·霍普金斯大学开源的 RoutIR，用 200 MB 内存+几行 JSON，就能把任何学术检索模型（BM25、ColBERT、PLAID-X、Qwen3-Embedding……）包装成 高并发 HTTP API，动态拼装多路召回、重排序、结果融合，3-10 QPS 起步，缓存命中时“秒回”，彻底终结 RAG 流程里“离线模型上线难”的痛点。

传统痛点	RoutIR 解法
学术 IR 工具（PyTerrier/Anserini）只支持离线批处理，无法嵌入动态 RAG	提供 HTTP 服务层，即插即用
多模型组合（召回+重排+融合）要写大量胶水代码	一条字符串 {e1,e2}RRF>>rank1 动态拼装
高并发场景下 GPU 利用率低、延迟高	内置 异步批量+队列，自动把 50 ms 内请求拼 batch
重复查询浪费算力	内存/Redis 两级缓存，默认开启

系统架构 1 分钟速览

把核心抽象成 3 个乐高积木：

1. Engine
   真正的检索模型。官方已内置：

• 稠密向量：Qwen3-Embedding + FAISS
• 多向量：PLAID-X
• 学习稀疏：SPLADE-v3、MILCO
• 重排器：monoT5、Rank1、Qwen3-Reranker
  新增模型只需继承 Engine 类，实现 search_batch() 即可。

2. Processor
   给 Engine 穿上“并发+缓存”外套：

• 请求先进入队列，≥batch_size 或 ≥50 ms 就整批喂给 Engine；
• 结果按 query id 原路返回，同时写缓存。

3. Pipeline
   用类似 Unix shell 的语法即时拼装复杂流程：
   例：{qwen3-neuclir,plaidx-neuclir}RRF>>rank1
   解释：两路召回并行 → RRF 融合取 Top-50 → Rank1 重排，全程异步并行，无需手写代码。

4 步把模型跑成服务

步骤	命令/配置
① 安装	pip install routir
② 写配置 config.json	指定 Engine、索引路径、集合文件（JSONL）
③ 启动	routir config.json --port 5000
④ 调用	curl -X POST http://ip:5000/query -d '{"service":"qwen3-neuclir","query":"马丘比丘在哪","limit":15}'

返回示例：

{  "result": {    "doc-42": 18.9,    "doc-7": 18.1,    ...  }}

评测&实战

真实 Benchmark

（nDCG@20 越高越好，Throughput 越大越好，NeuCLIR 多语种 1000 万文档）

模型	nDCG@20	并发吞吐 (QPS)	单条延迟 (s)
Qwen3-Embedding	0.430	9.6	1.23
PLAID-X	0.402	7.1	0.24
MILCO (LSR)	0.413	3.3	2.46

• 全部跑在 单张 24 GB TITAN RTX；
• 开缓存后，二次查询 < 50 ms；
• 异步并发比顺序打 query 快 3-10 倍。

RAG 接入实战

GPT-Researcher 如何调用 RoutIR：

class LiveRAG_PLAIDX_Search:    def __init__(self, query):        self.query = query        self.url = os.getenv("RETRIEVER_ENDPOINT")    def search(self, max_results=5):        resp = requests.post(f"{self.url}/query", json={            "service": "plaidx-liverag",            "query": self.query,            "limit": max_results        }).json()["result"]        return [{**self.get_content(doc_id), "score": score}                for doc_id, score in resp.items()]
```![](http://cdn.zhipoai.cn/9a64b5d9.jpg)

无需额外依赖，任何 LangGraph、AutoGen、DSPy 流程都能直接 requests.post 调用。

**与现有工具对比**

| 维度 | RoutIR | PyTerrier-RAG | ElasticSearch/Vespa |
| --- | --- | --- | --- |
| 目标场景 | 学术→原型→轻量级生产 | 学术实验 | 工业级搜索 |
| 新增模型 | 继承 Engine 即可 | 需深度集成 | 插件开发复杂 |
| 动态拼装 | 字符串即时描述 | 需要代码 | 需要 DSL/YAML |
| 缓存/并发 | 内置 | 无 | 有，但重量级 |
| 资源占用 | 200 MB 起 | 取决于底层 | GB 级 |

RoutIR 像“检索界的 LiteLLM”：让学术模型一键变成在线服务，把“写胶水代码”变成“写一句话”。 如果你正在做 RAG、Search-Agent 或者需要快速 A/B 不同召回策略，**RoutIR 值得放进你的工具箱。**

```plaintext
RoutIR: Fast Serving of Retrieval Pipelines for Retrieval-Augmented Generationhttps://arxiv.org/pdf/2601.10644https://github.com/hltcoe/routir

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