乔纳森·卡茨:用于pgvector向量搜索和存储的标量和二进制量化
原文英文,约5000词,阅读约需19分钟。发表于: 。While many AI/ML embedding models generate vectors that provide large amounts of information by using high dimensionality, this can come at the cost of using more memory for searches and more...
本文讨论了在PostgreSQL中使用标量和二进制量化技术进行向量搜索和存储的方法。标量量化可以减小向量维度的大小,而二进制量化将维度减小为一个比特位。文章提供了实现这些技术的示例,并评估了它们对索引构建时间、查询性能和召回率的影响。结果显示,使用2字节浮点数的标量量化是明显的优选,既提供了空间和时间的节省,又不损失性能。二进制量化也可以有效,但其对召回率的影响取决于向量的多样性。总体而言,有效的量化技术可以减小存储和内存占用,实现向量工作负载的可扩展性。