Qdrant - Vector Database
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二进制量化 - 向量检索，速度提升40倍
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
Qdrant的二进制量化技术显著提高了高维向量的检索速度，最多可达40倍，并减少内存消耗。该技术将浮点数向量转换为二进制值，优化了存储效率和搜索速度。尽管在小维度嵌入中效果较差，但在大数据集上，二进制量化能够在保持准确性的同时，实现更快的检索和更低的内存使用。
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关键要点
- Qdrant的二进制量化技术显著提高了高维向量的检索速度，最多可达40倍，并减少内存消耗。
- 二进制量化将浮点数向量转换为二进制值，优化了存储效率和搜索速度。
- 在小维度嵌入中，二进制量化效果较差，但在大数据集上能够保持准确性。
- 二进制量化通过构建二进制索引来提高搜索速度，而不是减少每个探测的搜索空间。
- 使用二进制量化时，建议在创建集合时将完整向量存储在磁盘上，二进制嵌入存储在内存中。
- 在使用二进制量化时，较小的嵌入（少于1024维）可能会导致较差的结果。
- 建议在使用OpenAI或Cohere嵌入时，设置oversampling为2.0或更高，并启用rescore以提高准确性。
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延伸问答
二进制量化技术如何提高向量检索速度？
二进制量化技术通过将浮点数向量转换为二进制值，优化了存储效率和搜索速度，最多可提高检索速度40倍。
使用二进制量化时有哪些存储建议？
建议在创建集合时将完整向量存储在磁盘上，而将二进制嵌入存储在内存中，以节省内存。
二进制量化在小维度嵌入中的效果如何？
在小维度嵌入中，二进制量化效果较差，可能导致准确性下降。
如何在使用OpenAI嵌入时优化二进制量化的准确性？
建议设置oversampling为2.0或更高，并启用rescore，以提高准确性。
二进制量化对内存消耗的影响是什么？
使用二进制量化后，内存消耗显著减少，例如100K个OpenAI向量只需128MB的RAM。
二进制量化的实现过程是怎样的？
二进制量化通过构建二进制索引来提高搜索速度，而不是减少每个探测的搜索空间。
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