Présentation
Les applications IA nécessitent une recherche vectorielle rapide et fiable pour alimenter les fonctionnalités telles que la récupération sémantique, les moteurs de recommandation et les pipelines RAG. Les bases de données mal ajustées créent des goulots d’étranglement de latence qui dégradent l’expérience utilisateur et limitent le débit. Ce module vous guide dans l'optimisation d'Azure Database pour PostgreSQL et pgvector afin d'obtenir les performances que vos solutions IA exigent.
Imaginez que vous êtes un développeur qui crée un moteur de recommandation de produit pour une plateforme de commerce électronique. Le système utilise des incorporations vectorielles pour rechercher des produits similaires en fonction du comportement de l’utilisateur, de la description des produits et des fonctionnalités visuelles. Lorsque les utilisateurs parcourent le site, les recommandations doivent apparaître en moins de 100 millisecondes pour éviter de perturber l’expérience d’achat. Pendant les pics de ventes flash et de congés, la plateforme gère des dizaines de milliers d’utilisateurs simultanés demandant des recommandations personnalisées.
Votre déploiement initial fonctionne bien avec un catalogue de 50 000 produits, mais à mesure que l’inventaire augmente à deux millions d’éléments et les pics de trafic pendant les promotions, la latence des requêtes passe de 30 millisecondes à plus d’une seconde. Les taux de conversion diminuent lorsque les utilisateurs abandonnent les pages de chargement lent. Vous devez paramétrer la base de données, sélectionner l’index vectoriel approprié et mettre à l’échelle l’infrastructure pour fournir des recommandations rapides sans trop de dépenses sur les ressources de calcul.
Ce scénario représente des défis courants dans les applications IA : les performances de recherche vectorielle se dégradent à mesure que les données augmentent, les utilisateurs simultanés posent des contraintes de connexion et le compromis entre la précision et la vitesse devient critique. Les techniques que vous découvrez dans ce module s’appliquent si vous créez des systèmes de recommandation, une recherche sémantique, des pipelines RAG ou d’autres fonctionnalités vectorielles.
Une fois ce module terminé, vous pourrez :
- Paramétrez les paramètres de configuration PostgreSQL et pgvector pour optimiser la latence des requêtes et l’utilisation de la mémoire pour les charges de travail IA
- Sélectionnez et configurez le type d’index vectoriel approprié en fonction de la taille du jeu de données, des modèles de requête et des exigences de précision
- Concevoir des dispositions de données qui optimisent les performances de filtrage des métadonnées et du stockage vectoriel
- Mettre à l’échelle la Base de données Azure pour PostgreSQL afin de gérer les charges de travail vectorielles de grande envergure
- Implémenter des stratégies de regroupement de connexions et de gestion de session pour les applications IA