Otimização de Índices Vetoriais

Guia para otimizar índices vetoriais para performance em produção.

Use esta habilidade quando

• Otimizar parâmetros HNSW
• Implementar quantização
• Otimizar o uso de memória
• Reduzir a latência de busca
• Equilibrar precisão (recall) vs. velocidade
• Escalar para bilhões de vetores

Não use esta habilidade quando

• Você só precisa de busca exata em conjuntos de dados pequenos (use um índice plano)
• Você não tem métricas de carga de trabalho ou "ground truth" para validar a precisão (recall)
• Você precisa de design de sistema de recuperação ponta a ponta além da otimização de índice

Instruções

1. Colete metas de carga de trabalho (latência, precisão, QPS), tamanho dos dados e orçamento de memória.
2. Escolha um tipo de índice e estabeleça uma linha de base com parâmetros padrão.
3. Faça benchmark de varreduras de parâmetros usando consultas reais e acompanhe a precisão (recall), latência e memória.
4. Valide as alterações em um conjunto de dados de staging antes de implantar em produção.

Consulte resources/implementation-playbook.md para padrões detalhados, checklists e modelos.

Segurança

• Evite reindexar em produção sem um plano de reversão.
• Valide as alterações sob carga realista antes de aplicar globalmente.
• Acompanhe regressões de precisão (recall) e reverta se a qualidade cair.

Recursos

• resources/implementation-playbook.md para padrões detalhados, checklists e modelos.

Limitações

• Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
• Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
• Pare e peça esclarecimentos se os inputs necessários, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem faltando.