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与大型数据集配合使用的行业标准智能体RAG流水线需要以清晰的可扩展层来构建。我们将系统结构化为使智能体能够并行地进行推理、获取上下文、使用工具和与数据库通信。每个层都承担着特定的职责，从数据摄入到模型服务和智能体协调。这种分层方法有助于系统可靠地扩展，同时为最终用户保持较低的响应时间。

可扩展RAG流水线（创建者：Fareed Khan）

一个以智能体为中心的可扩展RAG流水线通常具有六个核心层：

1. 1. 数据摄入层： 首先通过文档加载、分块和索引将原始数据转换为结构化知识；支持S3、RDBMS和Ray的可扩展性。
2. 2. AI计算层： 高效运行LLM和嵌入模型，将模型映射到GPU/CPU以实现低延迟、大规模推理。
3. 3. 智能体AI流水线： 支持智能体推理、查询增强和工作流编排，具备API、缓存和分布式执行能力。
4. 4. 工具与沙箱： 用于计算、搜索和API测试的安全环境，不影响生产工作负载。
5. 5. 基础设施即代码（IaC）： 自动化部署、网络、集群设置和扩展，以实现可重现、可扩展的基础设施。
6. 6. 部署与评估： 处理密钥、数据库、集群、监控和日志记录，确保大规模运行的可靠性。

在本文中，我们将构建智能体RAG流水线的所有六个层，展示如何构建一个可扩展的智能体RAG系统。

• • 我们的噪声文档大数据
• • 创建企业代码库

∘ 管理开发工作流

∘ 核心共享工具库

• • 数据摄入层

∘ 文档加载和配置

∘ 分块和知识图谱

∘ 高吞吐量索引

∘ 基于Ray的事件驱动工作流

• • AI计算层

∘ 模型配置和硬件映射

∘ 使用vLLM和Ray服务AI模型

∘ 服务嵌入模型和重排序器

∘ 异步内部客户端

• • 智能体AI流水线

∘ API基础和可观测性

∘ 异步数据网关

∘ 上下文记忆和语义缓存

∘ 使用LangGraph的工作流

∘ 查询增强和应用入口点

• • 工具与沙箱

∘ 安全代码沙箱

∘ 确定性和搜索工具

∘ API路由和网关逻辑

• • 基础设施即代码（IaC）

∘ 基础和网络

∘ 计算集群（EKS和IAM）

∘ 托管数据存储

∘ 使用Karpenter的自动扩展

• • 部署

∘ 集群引导和密钥管理

∘ 数据库和入口部署

∘ Ray AI集群部署

• • 评估与运维

∘ 可观测性和追踪

∘ 持续评估流水线

∘ 运维卓越性和维护

• • 端到端执行

∘ 创建EKS集群

∘ 推理和延迟测试

∘ Redis和Grafana仪表板分析

通常，企业代码库包含各种类型的文档，如演示文稿、技术文档、报告和网页，在这些文档中总是存在一些噪声数据，用于使RAG流水线更加可靠和准确。

我们将使用Kubernetes实际文档作为我们的真实数据，并添加来自tpn/pdfs仓库的95%噪声数据，该仓库包含许多关于各种主题的随机PDF文件，以模拟真实的企业代码库。

这样，我们就可以实际评估我们的企业RAG流水线在存在过多噪声的情况下的表现。

让我们克隆仓库来获取噪声数据（这需要一些时间，因为它包含1800+个文档）。

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该仓库包含各种类型的文档，如pdf、docx、txt、html文件。我们将从这个仓库中随机采样950个文档。

这将创建一个目录，其中包含从仓库随机采样的950个文档。

对于真实知识来源，我抓取了开源的Kubernetes官方文档，并将它们保存为多种不同的格式，如pdf、docx、txt、html文件，存放在目录中。您可以在我的GitHub仓库中找到。

让我们将噪声数据和真实数据合并到一个目录中。

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我们现在可以验证目录中的文档总数。

现在我们在目录中总共有1000个文档，其中950个是噪声文档，50个是真实文档。

让我们继续下一步，创建企业级RAG流水线。

通常，智能体RAG流水线代码库包含一个向量数据库、几个AI模型和一个简单的摄入流水线。然而，随着这个流水线的复杂性增加，我们需要将整个架构分解为更小、可管理的组件。

让我们为RAG流水线创建一个结构化的目录布局：

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乍看之下可能很复杂，但让我们分解最重要的目录：

• • ：包含各种组件的部署配置，如Ray、入口控制器和密钥管理。
• • ：使用Terraform和Karpenter设置云资源的基础设施即代码（IaC）脚本。
• • ：摄入和作业管理流水线，包括文档加载器、分块、嵌入计算、图提取和索引。
• • ：这是我们的主要应用服务，包括API服务器、网关配置和用于执行不受信任代码的沙箱环境。

您可以看到许多组件都有自己的子文件夹（如、），以进一步分离关注点，使代码库更易于维护。

管理开发工作流

在编写智能体架构代码之前的第一步是设置本地开发环境。

大规模项目通常会自动化这一点，以避免新开发人员加入团队时每次都进行手动设置。

这种开发设置通常有三种不同的方式：

• • ：这是共享本地开发所需环境变量的标准方式。开发人员可以将其复制到并填写自己的值（根据开发、预发布、生产阶段）。
• • ：它包含各种命令来自动化构建、测试和部署应用程序等常见任务。
• • ：这是最重要的布局文件，它包含使用Docker容器在本地运行整个RAG流水线所需的所有服务。

让我们创建一个文件来共享本地开发所需的环境变量。

我们首先定义一些基本的应用设置，如环境、日志级别和用于JWT认证的密钥。（这将告诉我们应用正在哪个阶段运行，即dev、staging、prod）。

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正如您可能知道的，RAG流水线主要依赖数据存储，但我们正在创建一个规模化解决方案，所以这不仅仅涉及向量存储了。我们需要存储许多东西用于各种跟踪，这意味着我们必须使用多种不同的存储解决方案。

我们在RAG流水线中使用最常见和流行的数据库选择：

1. 1. Aurora Postgres用于聊天历史和元数据存储。
2. 2. Redis用于缓存频繁访问的数据。
3. 3. Qdrant作为我们的向量数据库来存储嵌入向量。
4. 4. Neo4j作为我们的图数据库来存储实体之间的关系。

由于我们要处理大量数据，我们需要一种高效的方式来存储和检索文档。为此，我们使用AWS S3作为主要文档存储，并使用集群化的Ray服务来托管我们的AI模型（LLM、嵌入模型、重排序器）。

接下来，让我们创建一个来自动化构建、测试和部署应用程序等常见任务。

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Makefile是大规模项目中最常用的构建自动化工具。在这里，我定义了各种命令，如、、、、、和来管理开发工作流。

最后，让我们创建一个文件来定义使用Docker容器在本地运行整个RAG流水线所需的所有服务。

容器是隔离RAG流水线不同组件并使其更易于管理依赖关系的好方法。

在小规模项目中，我们通常使用或来管理依赖。然而，在大规模项目中，我们使用Docker容器来隔离RAG流水线的不同组件。

在我们的yaml文件中，我们为每个服务提供不同的端口以避免冲突，并在流水线运行时实现轻松监控，这也是大规模项目中的**实践。

核心共享工具库

现在我们已经设置了项目结构和工作流程，我们需要的第一件事是唯一ID生成策略。当用户向我们的RAG机器人发送聊天时，许多事情同时发生，将它们全部映射在一起有助于我们跟踪RAG流水线各个组件中与该特定聊天会话相关的问题。

这是生产系统中的常见方法，其中每用户操作（如点击或请求）都进行关联，以便以后更容易监控、调试和追踪。

为此，我们将创建一个文件来处理聊天会话、文件上传和OpenTelemetry追踪的唯一ID生成。

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同样，我们需要测量RAG流水线中各种函数的执行时间以进行性能监控和优化。让我们创建一个文件来处理同步和异步函数的执行时间测量。

在这里，我们定义了两个装饰器和，分别记录同步和异步函数的执行时间。

最后，我们需要一个重试机制，在生产级RAG系统中，我们通常使用指数退避来处理RAG流水线中的错误。让我们创建一个文件来实现此功能。

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我们使用公式来计算每次重试之前的延迟。这有助于我们防止惊群问题，即多个客户端同时重试。

每个RAG流水线的第一个组件都是将文档摄入到我们的系统中。在小规模项目中，顺序读取文件的简单脚本效果很好。

然而，在企业RAG流水线中，摄入是一个高吞吐量、异步的任务，必须同时处理数千个文件而不使API服务器崩溃。

数据摄入层（创建者：Fareed Khan）

我们将使用Ray Data将我们的摄入逻辑分离成分布式流水线。

Ray Data允许我们创建有向无环图（DAG） 任务，这些任务可以在集群中的多个节点上并行执行。

这使我们能够独立扩展解析（CPU-bound）和嵌入（GPU-bound）任务。

文档加载和配置

首先，我们需要一个集中式配置来管理我们的摄入参数。在生产环境中，硬编码分块大小或数据库集合等值是灾难的根源。

文档处理（创建者：Fareed Khan）

让我们创建，其中包含我们摄入流水线的所有配置。

现在我们需要加载器。在企业系统中，PDF很重。将100MB的PDF加载到RAM中可能导致Kubernetes工作节点上的OOM（内存不足）杀死。

我们需要有一个单独的处理文件，如，在那里我们使用和临时文件来高效处理内存。

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对于其他格式，我们需要更轻量级的解析器。让我们创建用于Word文档：

以及用于网页内容，我们必须剥离脚本和样式以避免用CSS或JavaScript代码污染我们的向量。

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分块和知识图谱

一旦提取了原始文本，在RAG中我们必须转换它。我们在中定义一个分割器，将文本分割成512个token的分块，这是许多嵌入模型的标准限制。

分块和知识图谱（创建者：Fareed Khan）

我们还在中丰富这些分块。在分布式系统中，去重很重要，因此我们生成一个内容哈希。

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现在我们要创建GPU工作负载，即生成嵌入向量。与其在摄入脚本中加载模型（启动慢），我们调用一个Ray Serve端点。

这使我们的摄入作业只需向持续运行的模型服务发出HTTP请求。我们需要创建来单独管理这个：

同时，我们提取知识图谱。为了保持图谱的清洁，我们必须在中定义严格的模式。没有这个，LLM会随机产生关系类型。

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我们在中应用这个模式。这使用LLM来理解文本的结构，而不仅仅是语义相似性。

高吞吐量索引

在大规模RAG中，我们不会逐条插入记录。我们执行批量写入。批处理可以减少GPU和CPU工作负载以减少内存使用，以便分区可以用于其他任务。

高吞吐量索引（创建者：Fareed Khan）

对于向量，我们使用。这处理与我们Qdrant集群的连接并执行原子upsert操作。

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对于图谱，我们创建。我们使用Cypher 语句来确保幂等性，如果我们运行摄入两次，我们不想要重复的节点，这样我们可以节省可能出现在CPU或GPU节点上的内存问题。

基于Ray的事件驱动工作流

最后，我们需要将所有这些组件组合在一起。我们不想要单个脚本，我们想要一个流水线，其中读取、分块和嵌入在我们CPU集群的不同节点上并行发生，为此我们需要创建作为我们的指挥者。

我们将使用Ray Data创建一个惰性执行DAG（有向无环图）。

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要在我们的Kubernetes集群上运行此操作，我们在中定义运行时环境。这确保我们的工作者安装了所有必要的Python依赖项。

在企业架构中，我们不会手动触发这个。我们使用事件驱动模式。当文件落入S3时，事件会触发中定义的Lambda函数。

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最后，为了测试整个过程，我们使用使用多线程上传将噪声数据集泛滥到我们的S3桶中。

我们现在构建了数据摄入层。我们现在有了一个可以通过简单地向Kubernetes集群添加更多节点来扩展到数百万文档的系统。

在下一部分中，我们将构建模型服务层，该层将使用分布式模式包含我们的模型。

现在我们有了摄入数据的流水线，我们需要处理该数据的流程。在单体应用中，您可能直接将LLM加载到API服务器中。

然而，在企业RAG平台中，这是一个关键错误……

在Web服务器中加载70B参数模型会扼杀您的请求吞吐量并使扩展变得不可能。

计算层（创建者：Fareed Khan）

我们需要将FastAPI与AI模型解耦。我们将使用Ray Serve将我们的模型托管为可以基于GPU可用性和传入流量自动扩展的独立微服务。

模型配置和硬件映射

在生产环境中，我们永远不会硬编码模型参数。我们需要灵活的配置，允许我们交换模型、调整量化级别和调整批量大小而不重写代码。

模型配置（创建者：Fareed Khan）

让我们在中定义我们的主要大脑。我们使用Llama-3-70B-Instruct，但由于70B参数在FP16中需要约140GB的VRAM，我们使用AWQ量化将其适配到更实惠的GPU上，而这实际上是……

使用vLLM和Ray服务AI模型

vLLM是一个创新项目，它使用PagedAttention来优化LLM推理的内存管理。

这不仅仅是推理引擎；它是GPU内存的魔术师，可以让我们将70B模型压缩到单个GPU上。

我们将使用来创建我们的vLLM服务定义：

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对于这个模型定义，我们将创建一个配置文件：

服务嵌入模型和重排序器

对于嵌入模型，我们使用模型，这是一个多功能模型，同时支持稠密和稀疏嵌入。

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我们还需要重排序器来增强检索结果。使用交叉编码器可以提高相关性判断的准确性，但会增加延迟。

异步内部客户端

为了在FastAPI中与这些Ray服务通信，我们需要异步客户端以防止阻塞事件循环。

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在传统的检索增强生成（RAG）中，流程是线性的：查询 → 检索 → 生成。但智能体RAG引入了智能决策。

智能体可以：

• • 选择是否需要搜索
• • 决定搜索什么
• • 评估结果质量
• • 迭代改进搜索

这种闭环推理是区分简单RAG和真正智能系统的关键。

API基础和可观测性

让我们从构建开始我们的API层：

异步数据网关

为了优化数据库访问，我们创建了异步网关以实现高效的连接池管理：

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上下文记忆和语义缓存

为了减少重复查询的延迟和成本，我们实现了多级缓存：

使用LangGraph的工作流

LangGraph是构建复杂智能体工作流的强大框架。我们定义了一个具有反思能力的循环工作流：

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查询增强和应用入口点

为了提高检索质量，我们实现了查询增强技术，包括HyDE（假设文档嵌入）：

最后，我们将所有内容整合到我们的聊天端点中：

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在构建企业级智能体系统时，我们需要平衡智能体能力和安全性。代码执行工具允许智能体运行Python代码来执行计算，但必须严格沙箱化以防止安全漏洞。

安全代码沙箱

我们将使用Docker容器创建隔离的执行环境：

确定性和搜索工具

确定性工具对于可重现的智能体行为至关重要：

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API路由和网关逻辑

我们的API网关处理速率限制和请求路由：

大规模RAG系统需要强大的云基础设施。我们使用Terraform和Karpenter的组合来实现自动扩展和基础设施管理。

基础和网络

我们的基础设施首先需要VPC和网络安全组：

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计算集群（EKS和IAM）

EKS集群配置包括GPU节点池和系统节点：

托管数据存储

我们使用多个托管服务来满足不同的存储需求：

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使用Karpenter的自动扩展

标准集群自动扩展器速度慢且反应迟钝。它们会等待pod调度失败后才添加节点。Karpenter是主动且智能的。它分析待处理pod的具体资源要求（GPU类型、内存），并在几秒钟内启动完全适合的EC2实例。

实现了零扩展架构。如果没有人使用Chat API，Ray会将模型副本扩展为零。Karpenter看到节点为空并在30秒内终止昂贵的实例。这确保我们只在实际执行推理时才为GPU付费。

在生产级RAG平台中，部署不仅仅是。

我们需要管理配置漂移、安全处理密钥，并确保我们的数据库能够弹性应对故障。

集群引导和密钥管理

在我们部署自定义代码之前，我们需要安装集群。这包括入口控制器（交通管理员）、外部密钥操作员（安全管理员）和KubeRay操作员（AI管理员）。

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数据库和入口部署

我们使用标准Helm图表但覆盖默认值以使其生产就绪。对于Qdrant：

Ray AI集群部署

Ray集群是复杂的，因为它涉及头节点（管理器）和多个工作节点（执行），它们需要独立扩展。

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在企业RAG平台中，评估非常重要，它们大多发生在开发阶段。我们需要一个可观测性（指标/追踪）、评估（检查准确性）和运维（负载测试/维护）的策略。

可观测性和追踪

您无法改进无法衡量的东西。在涉及Ray、Kubernetes和多个数据库的分布式系统中，如果没有分布式追踪，找到瓶颈是不可能的。

我们定义自定义指标：

对于追踪，我们使用OpenTelemetry：

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持续评估流水线

我们使用"LLM-as-a-Judge"来自动化质量控制。首先，我们需要一个"黄金数据集"——一组问题和基本真相答案。

我们使用Ragas来评估RAG系统：

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运维卓越性和维护

为了确保我们的Karpenter自动扩展设置正常工作，我们使用Locust模拟重负载：

当我们部署新版本时，我们的缓存是空的，这导致前几个用户的响应缓慢。我们使用在将流量切换到新pod之前，用常见查询预热Redis和Qdrant：

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我们已经构建了代码、定义了基础设施并设置了评估流水线。现在，我们需要实际部署所有这些内容以便运行我们的RAG平台。

创建EKS集群

现在我们的Terraform后端已准备就绪。我们需要切换到终端。我们将创建VPC、EKS集群控制平面和数据库。

此命令运行后跟。

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现在我们配置以与我们的新集群通信并安装系统控制器：

此时，我们已安装集群，但仍然没有GPU实例。

接下来我们需要Karpenter来管理GPU节点的动态配置。Ray配置明确要求。

1. 1. Kubernetes将尝试调度pod。
2. 2. 它将失败（Pending），因为我们没有GPU节点。
3. 3. Karpenter将检测这个Pending的pod。
4. 4. Karpenter将自动调用AWS EC2 API来购买实例。

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现在，仔细观察pod：

我等了大约45秒延迟……等待，然后pod过渡到Running：

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Karpenter成功地即时创建/更新了所需的基础设施。worker内的vLLM引擎现在正在将Llama-3-70B权重（约40GB量化）加载到新创建实例的VRAM中。

推理和延迟测试

如果您记得在第一部分中，我们有1000个文档准备就绪（大量噪声）。我们将把它们上传到S3并触发Ray作业。这个作业将启动_额外的_ CPU节点（如果当前集群太忙），这都是因为我们的Karpenter方法。

请注意吞吐量。由于Ray将PDF解析并行化到多个CPU核心并将嵌入批量处理到GPU，我们在2分钟内处理了1000个企业文档。

现在知识图谱和向量数据库已填充，让我们询问一个需要智能体"规划"的复杂问题。

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这是我们整个RAG流水线工作的输出……

您可以看到智能体首先将意图识别为"检索"。然后它对Qdrant和Neo4j执行混合搜索，找到相关文档，并综合一个有引用的全面答案。

虽然答案的质量很重要，但在企业环境中，延迟就是用户体验。如果用户必须盯着旋转器10秒，他们就会离开。

让我们看看我们刚才运行的HPA与VPA查询的内部延迟分解。因为我们启用了结构化日志，我们可以精确地看到时间花在哪里。

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我们通常在2-4秒内收到响应。以下是这种架构实现这种速度的原因：

1. 1. 并行检索：是780ms。这包括_同时_向量搜索（Qdrant）和图查询（Neo4j）。因为我们在API代码中使用了，这些查询在不同CPU线程上同时运行。如果我们顺序运行，这一步将花费1.5秒。
2. 2. vLLM加速：（到第一个token的时间）是1.6s。这是70B模型读取上下文并开始说话所需的时间。标准HuggingFace流水线在这里需要4-5秒。vLLM的PagedAttention优化内存访问以保持低延迟。

但随着我们添加更多智能体（如"代码审查员"或"网络搜索器"），延迟自然会增加。

如果我们简单地链接它们，响应可能需要10+秒。

为了解决这个问题，我们将进一步分配网络。与其让一个智能体循环在一个CPU上运行，我们将生成多个Ray Actor来并行运行不同的智能体，即使复杂性增长也能保持约3秒的响应时间。

Redis和Grafana仪表板分析

最后，我们可以验证系统在压力下是否能承受。我们运行Locust负载测试，模拟500个并发用户的突发。

虽然这在运行，但我们监控仪表板以实时查看自动扩展。

我们的RAY仪表板（创建者：Fareed Khan）

您可以看到来自Ray仪表板的峰值，表明我们的1000个文档摄入已经用完了GPU。自动扩展器检测到增加负载并请求更多GPU节点（最多3个）。

我们将最大GPU节点设置为3（总共16个GPU），CPU核心为192。这足以处理500个并发用户且延迟较低，但显然可以根据您的预算和预期负载进行调整。

Grafana仪表板（创建者：Fareed Khan）

当我们访问Grafana仪表板时，我们可以看到请求延迟最初飙升到5秒，但随着新节点上线而稳定在1.2秒左右。

自动扩展器日志显示：

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我们看到GPU利用率飙升。Ray自动扩展器立即检测到队列深度增加并请求2个更多GPU节点。Karpenter立即满足这个请求。在90秒内，集群容量翻倍，请求延迟稳定下来。

它处理噪声数据，高效处理，并自动扩展以满足用户需求，并在用户离开时缩减为零。

GitHub：https://github.com/FareedKhan-dev/scalable-rag-pipeline 以进一步深入并构建更复杂的智能体RAG流水线。

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