Benchmarking Vectorial: Măsurarea Recall, QPS și Latență cu ANN-Benchmarks în Baze de Date Vectoriale & Căutare Semantică

Compararea performanței motoarelor vectoriale nu se poate rezuma la o simplă valoare de QPS (Queries Per Second); trebuie analizată întotdeauna pe curba frontierei Pareto a compromisului între Recall și Latență/Throughput.

Framework-ul standard în industrie este ann-benchmarks:

# Rularea unui test standardizat pe un set de date recunoscut
python run.py   --dataset gist-960-euclidean   --algorithm hnswlib   --runs 5

# Generarea graficului Pareto (Recall@10 vs Queries/second)
python plot.py --dataset gist-960-euclidean

O bază de date care atinge 20.000 QPS la un Recall de 70% este inutilă în multe aplicații critice, în timp ce un motor ce menține 2.000 QPS la un Recall stabil de 98% reprezintă o alegere robustă pentru producție.