01 - OBJETIVO (solução proposta)

Permitir a criação de índices para atributos, cobrindo PostgreSQL (Baixa Latência) e BigQuery — incluindo índices vector e non-vector.

Contexto: O fluxo deve cobrir índices em dois ambientes:

• PostgreSQL (Baixa Latência): índices vector e non-vector

• BigQuery: índices vector

02 - DESCRIÇÃO DAS TELAS

PostgreSQL - Non Vector:

• Modal exibe lista de atributos

• Ao clicar em "Adicionar índice", exibe seleção de ambiente (Low Latency)

• Usuário seleciona tipo de índice non-vector (B-tree, Hash, GIN, GiST, SP-GiST, BRIN)

• Formulário exibe campos básicos (nome, colunas) sem parâmetros adicionais

• Ao confirmar, exibe tela de sucesso

PostgreSQL - Vector:

• Modal exibe lista de atributos do tipo vector

• Ao clicar em "Adicionar índice", exibe mensagem orientando sobre índices + link para documentação

• Usuário seleciona tipo de índice vector (IVFFlat ou HNSW)

• Formulário exibe parâmetros obrigatórios conforme tipo selecionado:

  • IVFFlat: Distance type (dropdown), Num List (input numérico)

  • HNSW: Distance type (dropdown), M (input numérico), ef_construction (input numérico)

• Ao confirmar, exibe tela de sucesso

BigQuery - Vector:

• Modal exibe lista de atributos do tipo vector

• Ao clicar em "Adicionar índice", exibe mensagem orientando sobre índices vetoriais + link para documentação

• Usuário seleciona tipo de índice vector (TreeAH ou IVF)

• Formulário exibe parâmetros obrigatórios conforme tipo selecionado:

  • TreeAH: Distance type (dropdown), Leaf_node_embedding_count (input numérico), Normalization type (dropdown)

  • IVF: Distance type (dropdown), Num List (input numérico)

• Ao confirmar, exibe tela de sucesso

03 - ASSETS (links e arquivos relevantes)

• Figma Data Model: [Link|https://www.figma.com/design/FiL1iRG6RPjuNCgVzgGqvaZ3/🟣-Carol-3.0?node-id=38862-25488]

• Figma Data Model (2): [Link|https://www.figma.com/design/FiL1iRG6RPjuNCgVzgGqvaZ3/🟣-Carol-3.0?node-id=38895-10733]

• Figma Staging: [Link|https://www.figma.com/design/FiL1iRG6RPjuNCgVzgGqvaZ3/🟣-Carol-3.0?node-id=37891-81411]

• Doc BigQuery: [Link|https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/vector-index#choose-vector-index-type ]

• Doc PostgreSQL: [Link|https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createindex.html ]

04 - CRITÉRIOS DE ACEITE

Geral

• Implementação cobrindo fluxo Staging Area e Data Model (conforme Figma)

• Mensagem orientando criação de índices vetoriais implementada no BigQuery

• Mensagem orientando criação de índices implementada no PostgreSQL (Baixa Latência)

• Links para documentação adicionados de forma discreta em todas as UIs

BigQuery - TreeAH

• Parâmetro "Distance type" implementado (Euclidean, Cosine, Dot Product)

• Parâmetro "Leaf_node_embedding_count" implementado (Integer)

• Parâmetro "Normalization type" implementado (L2, L1, None)

BigQuery - IVF

• Parâmetro "Distance type" implementado (Euclidean, Cosine, Dot Product)

• Parâmetro "Num List" implementado (Integer)

PostgreSQL - Índices Non Vector

• B-tree implementado

• Hash implementado

• GIN implementado

• GiST implementado

• SP-GiST implementado

• BRIN implementado

PostgreSQL - IVFFlat

• Parâmetro "Distance type" implementado (L2 distance, Inner product, Cosine distance, Hamming distance)

• Parâmetro "Num List" implementado (Integer)

• Correção do spelling "VFFLAT" para "IVFFlat" aplicada

PostgreSQL - HNSW

• Parâmetro "Distance type" implementado (L2, Inner product, Cosine, L1, Hamming, Jaccard)

• Parâmetro "M" implementado (Integer, valores típicos: 16-64)

• Parâmetro "ef_construction" implementado (Integer, valores típicos: 100-400)