Programa de aceleração de três níveis para resposta em milissegundos
Para o problema de atraso na recuperação que ocorre quando o volume de documentos ultrapassa 500.000, recomenda-se uma estratégia combinada:
- Mecanismo de cache hierárquico: Uso
cache_documents(filters={})O pré-carregamento de dados de acesso de alta frequência (por exemplo, os últimos 3 meses de documentos) foi medido para reduzir a carga computacional em tempo real em 80%. - Otimização de armazenamento: através de
connect_storage()O acesso ao PostgreSQL/MongoDB e a outros bancos de dados profissionais, com taxa de transferência de 5 a 8 vezes maior do que o SQLite padrão, precisa prestar atenção à configuração do índice:CREATE INDEX idx_category ON documents USING GIN(metadata);
- Técnicas de processamento em lote(1) Uso de
ingest_directory()Configuração durante a importação em lotebatch_size=500Equilibrar o espaço de memória 2) Os documentos de demanda não imediata são definidos comobackground_processing=True.
Casos de usuários corporativos mostram que a solução reduziu o tempo médio de recuperação de 12s para 1,3s em uma biblioteca de literatura de pesquisa de 1,2TB.
Essa resposta foi extraída do artigoMorphik Core: uma plataforma RAG de código aberto para processamento de dados multimodaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a velocidade de recuperação para o gerenciamento de documentos em larga escala?
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