Valkey: Dimensionar su servicio
Esta documentación forma parte de la guía Búsqueda vectorial y RAG. Consulte la guía completa aquí: Búsqueda semántica, recomendaciones y retrieval-augmented generation con Valkey.
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Los vectores se almacenan en memoria, por lo que es importante planificar su huella. La estimación aproximada para vectores float32 es:
numberOfVectors x dimensions x 4 bytes, más aproximadamente entre un 30 y un 50 por ciento adicional para el grafo HNSW.
Por ejemplo, un millón de vectores de 1536 dimensiones requieren unos 6 GB para los vectores en bruto. Un plan de 20 GB es un punto de partida cómodo. Puede reducir el uso de memoria eligiendo un modelo con menos dimensiones: un modelo de 768 dimensiones utiliza solo la mitad de memoria que uno de 1536 dimensiones.
Puede comprobar el uso real de memoria con FT.INFO chunksIndex y con la métrica used_memory en su monitorización Prometheus. Si necesita más memoria, puede ampliar su plan en cualquier momento desde su panel de control.