Posso usar PostgreSQL para 100 milhões de vetores?

Não é recomendado. O desempenho cai drasticamente. Use Milvus ou outro banco vetorial escalável.

Como saber quantos workers configurar na API?

Teste com ferramentas de carga e ajuste até o uso de CPU se estabilizar abaixo de 80%.

O que fazer se o LLM local consome RAM demais?

Reduza o tamanho do modelo, use quantização ou rode em GPU.

APIs externas são sempre mais baratas?

Nem sempre. Em alto volume, modelos locais podem sair mais baratos, mas exigem investimento inicial em hardware.

Como dimensionar LLMs, bancos vetoriais e APIs

Em resumo

Dimensionar aplicações LangChain exige entender o consumo de recursos dos LLMs, bancos vetoriais como Milvus e PostgreSQL, além dos limites de throughput das APIs. Sem esse cálculo, o projeto pode travar ou desperdiçar recursos. Aprenda a estimar hardware, custos e uso realista para ambientes corporativos.

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