Técnicas de particionamento inteligente para bancos de dados vetoriais
O Deep Searcher introduz de forma inovadora o conceito de particionamento de banco de dados no domínio da pesquisa vetorial. Ao criar partições lógicas em bancos de dados vetoriais, como o Milvus, o sistema pode realizar o controle do "domínio de pesquisa preciso": a consulta de RH só examina a partição de arquivos de funcionários e a pesquisa de P&D só acessa a partição de documentos técnicos. Esse projeto resolve o gargalo da eficiência da pesquisa causado pela proliferação do volume de dados corporativos.
Em termos de implementação técnica, o projeto oferece um conjunto completo de APIs de gerenciamento de partições: suporte ao estabelecimento de índices de partição por departamento, tempo, projeto e outras dimensões; permite a configuração de pesquisas federadas entre partições; e oferece controle de privilégios em nível de partição. Os dados de medição mostram que, em um ambiente corporativo de dez milhões de documentos, a política de particionamento pode reduzir o tempo de resposta da pesquisa de segundos para milissegundos.
Um exemplo de aplicativo de uma empresa multinacional mostra que, ao particionar os negócios globais por geografia, o gerente regional conseguiu acessar os dados de vendas locais 8 vezes mais rápido, eliminando informações que distraíam de regiões não relacionadas. Esse recurso de particionamento inteligente é a principal competência do Deep Searcher, que o diferencia das ferramentas de pesquisa comuns.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Finder: projeto de código aberto para pesquisa de inferência profunda usando conhecimento localO
