Cómo ajustar el rendimiento de las consultas de vectores
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En este documento, se muestra cómo ajustar los índices para lograr un rendimiento de consulta más rápido y una mejor recuperación.
Analiza tus consultas
Usa el comando EXPLAIN ANALYZE para analizar las estadísticas de tus consultas, como se muestra en la siguiente consulta SQL de ejemplo.
EXPLAINANALYZESELECTresult-columnFROMmy-tableORDERBYEMBEDDING_COLUMN<->embedding('text-embedding-005','What is a database?')::vectorLIMIT1;
La respuesta de ejemplo QUERY PLAN incluye información como el tiempo transcurrido, la cantidad de filas analizadas o devueltas y los recursos utilizados.
Limit (cost=0.42..15.27 rows=1 width=32) (actual time=0.106..0.132 rows=1 loops=1)
-> Index Scan using my-scann-index on my-table (cost=0.42..858027.93 rows=100000 width=32) (actual time=0.105..0.129 rows=1 loops=1)
Order By: (embedding_column <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector(768))
Limit value: 1
Planning Time: 0.354 ms
Execution Time: 0.141 ms
Consulta las métricas del índice vectorial
Puedes usar las métricas del índice vectorial para revisar el rendimiento de tu índice vectorial, identificar áreas de mejora y ajustar el índice según las métricas, si es necesario.
Para ver todas las métricas del índice vectorial, ejecuta la siguiente consulta de SQL, que usa la vista pg_stat_ann_indexes:
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-04-03 (UTC)"],[[["This document guides users on tuning indexes for enhanced query speed and improved recall."],["Utilize the `EXPLAIN ANALYZE` command to gain insights into query performance, including time taken, rows scanned, and resource consumption."],["Vector index metrics, accessible via the `pg_stat_ann_indexes` view, allow for performance review and index tuning."],["ScaNN, IVF, IVFFlat, and HNSW are key components related to the indexing strategy discussed."]]],[]]