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L’avvio aumenta con le dimensioni della libreria solo quando è necessario aprire, controllare, migrare o caricare più dati conservati, indici, oggetti di configurazione o stato delle integrazioni.

Le letture analizzano la cronologia archiviata nella cache, mentre le scritture aggiornano le pagine del database, i journal, gli indici, i listener e l’archiviazione persistente.

La scalabilità di Home Assistant dipende dalla frequenza degli aggiornamenti, dalla cronologia registrata, dalla propagazione delle automazioni, dalle integrazioni, dai client e dalla contesa per le risorse condivise.

Gli aggiornamenti possono prolungare l'avvio mentre Home Assistant migra i dati persistenti, ricostruisce le cache e reinizializza le integrazioni.

Più modelli di embedding possono coesistere quando ogni spazio vettoriale mantiene separati l’ID del modello, le dimensioni, la metrica, l’indice e i punteggi di recupero.

Un server AI domestico può condividere un unico modello caricato tra più utenti, ma ogni sessione necessita di un contesto, una cache KV, un’identità, dei limiti e uno spazio di archiviazione delle conversazioni separati.

I piccoli router locali possono ridurre le richieste ai modelli di grandi dimensioni, ma l'affidabilità deriva dalla calibrazione, da fallback prudenti, da regole rigide e da una valutazione continua.

Un singolo server vocale locale può supportare molti dispositivi satelliti nelle stanze quando il rilevamento della parola di attivazione, l’identità della stanza, lo stato della sessione, la concorrenza e il feedback audio sono separati.