Evaluación del módulo

1.

Está optimizando PostgreSQL para una carga de trabajo de búsqueda vectorial con 2 millones de incrustaciones de 1536 dimensiones. Las consultas son lentas y se observa una tasa de aciertos de caché del 85%. ¿Qué cambio de configuración debe priorizar?

Aumento shared_buffers para mantener más datos en la memoria caché de PostgreSQL

Disminuir random_page_cost para fomentar más exámenes de índice

Aumente ivfflat.probes para buscar en más particiones de índice

2.

Debe crear un índice vectorial para un conjunto de datos de 5 millones de incrustaciones de productos que reciben actualizaciones frecuentes por lotes (actualización completa diaria). El tiempo de compilación debe ser inferior a 30 minutos. ¿Qué configuración de índice debe elegir?

IVFFlat con listas configuradas en sqrt(rows)

HNSW con m=16 y ef_construction=64

HNSW con m=8 y ef_construction=32

3.

La consulta de búsqueda vectorial se filtra por category_id y luego se ordena por similitud vectorial. El plan de consulta muestra un escaneo secuencial en la tabla de productos. ¿Qué debe comprobar primero?

Compruebe que existe un índice de árbol B en la category_id columna

Compruebe que el índice vectorial usa la misma clase de operador que la consulta.

Incrementa hnsw.ef_search para expandir el espacio de búsqueda

4.

Va a implementar la administración de conexiones para una aplicación de IA que realiza 500 consultas vectoriales por segundo durante el tráfico máximo. La instancia de Azure Database for PostgreSQL admite 1719 conexiones máximas. ¿Qué enfoque debería adoptar?

Habilitación de PgBouncer en modo de transacción con un tamaño de grupo adecuado para las instancias de la aplicación

Creación de una nueva conexión de base de datos para cada solicitud de consulta

Habilitación de PgBouncer en modo de sesión para mantener conexiones persistentes

5.

Está escalando un motor de recomendaciones que se ejecuta actualmente en una instancia de 8 núcleos virtuales de uso general. El uso de CPU promedio es del 75% y la latencia de consulta P95 es de 150 ms, pero debe lograr una latencia inferior a 50 ms. ¿Qué enfoque de escalado debe probar primero?

Actualización a un nivel optimizado para memoria con más núcleos virtuales

Agregar réplicas de lectura para distribuir la carga de consultas

Implementación del almacenamiento en caché de nivel de aplicación con Azure Cache for Redis

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