Preciso de GPU para rodar Haystack em produção?

Não obrigatoriamente. Para baixos volumes, CPU pode ser suficiente. Acima de 1 QPS ou com modelos grandes, GPU é recomendada para o reader.

FAISS ou Elasticsearch: qual consome menos RAM?

FAISS geralmente consome menos RAM para o mesmo volume de embeddings, mas exige que o índice caiba inteiro em memória.

Como saber se meu índice vetorial está grande demais?

Se o uso de RAM ultrapassa 80% ou o sistema começa a swapar, é sinal de que o índice está grande demais para o hardware atual.

Posso usar embeddings de 384 dimensões sem perder muita precisão?

Depende do domínio e do modelo. Embeddings menores reduzem RAM, mas podem afetar a precisão. Sempre teste no seu contexto.

Dimensionamento inicial: estimando recursos para QA em produção

Em resumo

Calcular corretamente os recursos para pipelines Haystack em produção exige entender o volume de dados, perfil de consultas, consumo de memória e CPU dos componentes, e o impacto do tipo de embedding e banco vetorial escolhido. Um planejamento realista evita gargalos e desperdício, garantindo escalabilidade e performance em ambientes corporativos.

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