大規模文書管理の検索速度を最適化するには？

2025-08-27

1.4 K

ミリ秒レスポンスを実現する3層加速プログラム

文書量が50万件を超えた場合に発生する検索遅延の問題に対しては、複合戦略を推奨する：

階層的キャッシュ・メカニズム使用cache_documents(filters={})高頻度のアクセスデータ（例えば、過去3ヶ月分の文書）を事前に読み込むことで、リアルタイムの計算負荷が80%減少することが測定されている。
ストレージの最適化スルーconnect_storage()PostgreSQL/MongoDBや他のプロのデータベースへのアクセスは、デフォルトのSQLiteよりも5〜8倍高いスループットは、インデックスの構成に注意を払う必要があります：
```
CREATE INDEX idx_category ON documents USING GIN(metadata);
```
バッチ処理技術(1)使用方法ingest_directory()一括インポート時の設定batch_size=500メモリ・フットプリントのバランス 2) 非即時に要求される文書は次のように設定される。background_processing=True.

企業ユーザー事例では、1.2TBの研究文献ライブラリーで、このソリューションにより平均検索時間が12秒から1.3秒に短縮された。