Upnetix Labs · protocolo de experimento
Protocolo: Qual o impacto do número de documentos indexados no tempo de resposta de consultas semânticas usando LangChain com Milvus?
Este protocolo mede como o tempo de resposta de consultas semânticas varia conforme o volume de documentos indexados no Milvus, utilizando LangChain. O objetivo é identificar o ponto de degradação de desempenho para orientar integrações em sistemas empresariais.
Como o tempo de resposta de consultas semânticas via LangChain varia com diferentes volumes de documentos indexados no Milvus?
Hipótese
O tempo de resposta das consultas semânticas com LangChain e Milvus aumenta conforme cresce o número de documentos indexados.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | Quantidade de documentos indexados no Milvus |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | Tempo de resposta da consulta semântica (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | Hardware do servidor; Configuração do Milvus; Modelo de embedding; Tipo e complexidade da consulta; Rede local |
Ambiente
Servidor Linux dedicado, Milvus instalado conforme documentação oficial, LangChain Python, embeddings via modelo open source (por exemplo, SentenceTransformers), ferramenta de medição de tempo como o timeit do Python. Rede local estável, sem outras cargas relevantes.
Procedimento
- Preparar ambiente
Instale Milvus e LangChain conforme documentação oficial. Configure o modelo de embedding e prepare scripts de indexação e consulta.
- Gerar corpus
Crie conjuntos de documentos sintéticos de tamanhos variados (por exemplo, 1k, 10k, 50k, 100k, 500k).
- Indexar documentos
Para cada volume, indexe os documentos no Milvus usando LangChain.
- Executar consultas
Para cada volume, realize 10 consultas semânticas padronizadas, medindo o tempo de resposta individual com timeit.
python -m timeit 'run_query()' - Registrar resultados
Anote o tempo de resposta de cada consulta em planilha, junto ao volume de documentos correspondente.
Planilha de coleta
| volume_documentos (unidades) | consulta_id (unidades) | tempo_resposta_ms (milissegundos) |
|---|---|---|
| EXEMPLO: 10000, 3, 245 | ||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média, mediana e percentil 95 do tempo de resposta para cada volume de documentos. Compare os resultados entre volumes. Interprete o ponto em que há aumento significativo da latência.
Critérios de decisão
- Tempo de resposta médio deve ser inferior a 500 ms para uso interativo.
- Desvio padrão não pode exceder 20% da média.
- Se o tempo de resposta ultrapassar 1 segundo em qualquer volume, considerar ponto de alerta para escalabilidade.
Fontes de erro e mitigação
- Variação de carga no servidor pode afetar resultados; execute testes em horários de baixa utilização.
- Cache do sistema pode influenciar; reinicie Milvus entre lotes ou descarte primeiras execuções.
- Corpus sintético pode não refletir complexidade real; documente limitações.
Referências
- fonte oficial · LangChain (python.langchain.com)
- fonte oficial · Milvus (milvus.io)
- fonte oficial · Python Software Foundation (docs.python.org)
- Publicado
- 09/09/2026
- Última revisão
- 09/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 3 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
