Dreistufiges Beschleunigungsprogramm für Reaktionen im Millisekundenbereich
Für das Problem der Verzögerung des Abrufs, das auftritt, wenn das Dokumentenvolumen 500.000 übersteigt, wird eine kombinierte Strategie empfohlen:
- Hierarchischer Caching-Mechanismus: Verwendung
cache_documents(filters={})Das Vorladen hochfrequenter Zugriffsdaten (z. B. die Dokumente der letzten drei Monate) reduziert die Echtzeit-Rechenlast um 80%. - Optimierung der Speicherung: durch
connect_storage()Zugang zu PostgreSQL/MongoDB und anderen professionellen Datenbanken, 5-8 mal höherer Durchsatz als die Standard-SQLite, müssen die Aufmerksamkeit auf die Konfiguration des Index zu zahlen:CREATE INDEX idx_category ON documents USING GIN(metadata);
- Techniken der Stapelverarbeitung(1) Verwendung von
ingest_directory()Einstellung beim Stapelimportbatch_size=500Ausgleich des Speicherplatzbedarfs 2) Nicht-unmittelbare Bedarfsdokumente werden aufbackground_processing=True.
Unternehmensanwendungen zeigen, dass die Lösung die durchschnittliche Abrufzeit von 12 Sekunden auf 1,3 Sekunden für eine Bibliothek mit 1,2 TB Forschungsliteratur reduziert hat.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Geschwindigkeit des Abrufs bei der Verwaltung umfangreicher Dokumente optimieren?
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