Estratégias de otimização de desempenho
À medida que a quantidade de dados aumenta, o desempenho do Orama pode ser prejudicado. As medidas a seguir são fundamentais para manter o alto desempenho:
prescrição
- fatia de dadosDivisão de grandes conjuntos de dados em vários índices menores por tópico, tempo ou outra lógica comercial. As consultas podem consultar simultaneamente várias fatias e, em seguida, mesclar os resultados.
- pré-filtragemO Orama oferece suporte a esse modelo de consulta em duas fases: primeiro, restringindo o conjunto de dados com restrições, como rótulos de classificação, intervalos de datas etc., e depois realizando pesquisas complexas.
- Otimização de índicesChamada regular
optimizereorganiza a estrutura do índice. Especialmente após a inserção de uma grande quantidade de dados em um lote, essa operação pode melhorar significativamente a velocidade das consultas subsequentes. - gerenciamento de memóriaPara ambientes Node.js, os limites de memória do heap podem ser aumentados. Para ambientes de navegador, considere o uso do Web Worker para isolar o processo de pesquisa.
Recomendações de arquitetura
- Considere o uso deImplantação de bordaImplementar o Orama em plataformas de computação de ponta, como o Cloudflare Workers, para reduzir a latência da rede.
- percebercarregamento progressivoPara aplicativos de interface do usuário, é possível retornar resultados parciais antes de melhorá-los progressivamente.
- fazer uso deestratégia de cacheCache de resultados de consultas comuns e definição de um TTL razoável.
Monitoramento e ajuste
Configure um sistema de monitoramento de desempenho para rastrear métricas como latência de consulta, uso de memória, etc., e aumente a escala quando necessário.
Essa resposta foi extraída do artigoOrama: um mecanismo de pesquisa vetorial e de livros de texto completo de alto desempenhoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver a degradação do desempenho do Orama com grandes conjuntos de dados?
