Optimiser un moteur de recherche vectorielle par la structure des données
Un développeur a amélioré les performances de son moteur sembed-engine (basé sur l'algorithme Vamana) en réorganisant la disposition des données en mémoire, sans modifier l'algorithme.
Les gains mesurés atteignent 16x sur les requêtes et 9x sur la construction d'index, tandis que le rappel et le nombre de nœuds visités restent inchangés.
L'optimisation repose sur le passage de pointeurs partagés vers des structures mieux organisées, mettant en avant l'impact critique de la localité mémoire sur les performances.
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