پایگاه داده های بردار منبع باز:
Monitor memory usage:
اطمینان حاصل کنید که شاخص های بردار خود در حافظه موجود قرار می گیرند. اگر از PostgreSQL با پسوند PGVECTOR استفاده می کنید ، می توانید با تنظیم مناسب Maintenance_work_mem ، این امر را تضمین کنید.
داده های بردار می توانند بزرگ شوند ، و بیش از حافظه موجود در هنگام نمایه سازی می تواند زمان ساخت را به شدت افزایش دهد.
Understand your indexing
الگوریتم ها:
برای جستجوی سریع نزدیک نزدیکترین همسایه (ANN) ، از شاخص های وکتور تخصصی مانند HNSW (جهان های کوچک قابل پیمایشی در حال حرکت) یا IVFFLAT (فایل معکوس با فشرده سازی مسطح) استفاده کنید. HNSW برای بیشتر موارد استفاده ایده آل است. این دستگاه از عملکرد پرس و جو بالا برخوردار است و ساختار نمایه سازی آن با تکامل مجموعه داده ها سازگار است زیرا مبتنی بر نمودارها است ، در حالی که IVFFLAT برای راندمان حافظه و زمان ساخت پایین بهتر است.
Incorporate vector
کمیت: از کمیت مقیاس برای کاهش شناورهای 4 بایت به شناورهای 2 بایت و کمیت باینری برای کاهش ابعاد به یک بیت استفاده کنید. این امر به طور چشمگیری هزینه های ذخیره سازی را کاهش می دهد ، به خصوص برای مجموعه داده های بزرگ با بردارهای با ابعاد بالا.
Monitor vector database performance:
ابزارهای نظارت و ورود به سیستم را برای ردیابی عملکرد پایگاه داده بردار خود ، به ویژه در دوره های بار بالا ، پیاده سازی کنید. این می تواند در شناسایی تنگناها و بهینه سازی استراتژی های پرس و جو در زمان واقعی کمک کند.
