Como escalar a pesquisa por embeddings para milhões de documentos?

Para escalar a busca por embeddings para milhões de documentos, geralmente utilizam-se índices especializados e algoritmos de busca aproximada de vizinhos mais próximos (Approximate Nearest Neighbors, ANN). As principais abordagens:

• Uso de bibliotecas e frameworks como FAISS (Facebook AI Similarity Search), Annoy, HNSWlib, que permitem indexar e buscar eficientemente em vetores.
• Indexação de embeddings usando estruturas de dados, por exemplo, árvores HNSW, Quantização de Produto, IVF (Arquivo Invertido).
• Escalabilidade horizontal: distribuição do índice em vários servidores ou sharding.
• Cache de consultas e resultados populares.

Exemplo com FAISS (Python):

import faiss
import numpy as np

# Criando um índice para vetores de 128 dimensões
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Adicionando embeddings de documentos
embeddings = np.random.random((1000000, 128)).astype('float32')
index.add(embeddings)

# Procurando os 5 vizinhos mais próximos para uma consulta
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print(I)  # índices dos documentos mais próximos