agentdb-performance-optimization
Optimiza el rendimiento de la base de datos vectorial AgentDB 150x más rápido
También disponible en: DNYoussef
Las búsquedas vectoriales de AgentDB se ralentizan a medida que crecen los datos, provocando lag en la aplicación. Esta skill ofrece técnicas de cuantización e indexación para lograr búsquedas 150x más rápidas con una reducción de memoria de 4-32x, manteniendo la precisión.
Descargar el ZIP de la skill
Subir en Claude
Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill
Activa y empieza a usar
Pruébalo
Usando "agentdb-performance-optimization". Configure AgentDB for a mobile app with 200K vectors targeting under 100MB memory usage
Resultado esperado:
- ✅ Aplicada cuantización binaria (reducción 32x): 3GB → 96MB
- ✅ Tamaño de caché establecido en 500 para restricciones móviles
- ✅ HNSW configurado con M=8 para búsquedas móviles rápidas
- ✅ Rendimiento esperado: búsqueda <100µs, 95-98% de precisión
- ✅ Objetivo de memoria logrado: 96MB para 200K vectores
Usando "agentdb-performance-optimization". Set up AgentDB for a RAG system with 100K vectors needing 99% accuracy
Resultado esperado:
- ✅ Se usó cuantización escalar (reducción 4x): mantiene 98-99% de precisión
- ✅ Tamaño de caché configurado en 2000 patrones para altas tasas de acierto
- ✅ HNSW configurado con M=16 y efSearch=100 para rendimiento equilibrado
- ✅ Esperado: latencia de búsqueda <100µs con 98-99% de precisión
Usando "agentdb-performance-optimization". Optimize batch insert performance for 10K vectors
Resultado esperado:
- ✅ Operaciones por lotes habilitadas para inserciones masivas
- ✅ Cuantización por producto aplicada (reducción 8x) para eficiencia de memoria
- ✅ HNSW configurado con M=32 para indexación más rápida
- ✅ Esperado: 2ms para 100 vectores, ~200ms para inserción por lotes de 10K vectores
Auditoría de seguridad
SeguroThis is a documentation-only skill containing configuration examples for AgentDB performance optimization. All 75 static findings are false positives: markdown code blocks were misidentified as shell commands, quantization terminology was confused with cryptographic algorithms, and documentation URLs were flagged as network operations. No executable code exists.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (3)
📁 Acceso al sistema de archivos (1)
⚙️ Comandos externos (55)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Acelerar la búsqueda de similitud de vectores
Reducir la latencia de búsqueda de 15ms a 100µs en sistemas de generación aumentada por recuperación con indexación HNSW.
Reducir el uso de memoria para despliegue en el borde
Desplegar bases de datos vectoriales en dispositivos móviles usando cuantización binaria para reducir de 3GB a 96MB.
Escalar a millones de vectores de forma eficiente
Manejar conjuntos de datos de millones de vectores con operaciones por lotes optimizadas y configuraciones eficientes en memoria.
Prueba estos prompts
Help me set up AgentDB with balanced performance using scalar quantization and standard caching for a 50K vector dataset
Configure AgentDB for maximum memory efficiency on a mobile app that needs to store 100K vectors in under 50MB
Optimize AgentDB for sub-100µs search latency in a recommendation engine with 500K vectors, accepting 5% accuracy loss
Set up AgentDB to efficiently ingest 10K vectors per batch with product quantization and monitor performance metrics
Mejores prácticas
- Comienza con cuantización escalar para un rendimiento equilibrado y luego ajusta según los requisitos de precisión
- Monitorea las tasas de acierto de caché y apunta a >80% - aumenta el tamaño de la caché si está por debajo del objetivo
- Usa operaciones por lotes para inserciones masivas y lograr una mejora de rendimiento de 500x
Evitar
- No uses cuantización binaria para requisitos de alta precisión: causa una pérdida de precisión del 2-5%
- Evita inserciones de vectores individuales en bucles: siempre usa operaciones por lotes para múltiples vectores
- No omitas el monitoreo de rendimiento: tasas de acierto de caché por debajo del 50% indican problemas de configuración