Qdrant - Vector Database
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标量量化：背景、实践与更多 | Qdrant
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Qdrant采用标量量化技术，将浮点数转换为整数，显著减少内存占用并提升性能。通过将float32转换为int8，内存需求减少75%。尽管精度略有下降，但搜索速度在高维向量中显著提升。此外，Qdrant支持在量化和原始向量之间结合搜索，以优化速度和准确性。
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关键要点
- 高维向量嵌入在处理大数据集时内存占用较高，Qdrant选择使用float32作为默认数据类型。
- 标量量化技术将float32转换为int8，内存需求减少75%，并且在高维向量中搜索速度显著提升。
- 标量量化是将浮点值转换为整数的压缩技术，虽然精度略有下降，但搜索性能得到改善。
- Qdrant支持在量化和原始向量之间结合搜索，以优化速度和准确性，允许在量化空间中进行邻居搜索后使用原始向量重新评分。
- 基准测试显示，使用标量量化后，搜索延迟减少了28.57%至60.64%，而搜索精度损失微乎其微。
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延伸问答
标量量化技术的主要优点是什么？
标量量化技术将浮点数转换为整数，内存需求减少75%，并显著提升搜索速度。
Qdrant如何实现标量量化？
Qdrant通过将float32转换为int8来实现标量量化，从而减少内存占用并提高性能。
标量量化对搜索精度有什么影响？
虽然标量量化会导致精度略有下降，但搜索精度损失微乎其微，且搜索延迟显著减少。
Qdrant支持哪些搜索方式？
Qdrant支持在量化和原始向量之间结合搜索，以优化速度和准确性。
标量量化的基准测试结果如何？
基准测试显示，使用标量量化后，搜索延迟减少28.57%至60.64%，而搜索精度损失微乎其微。
标量量化的转换过程是怎样的？
标量量化通过计算参数α和offset，将浮点数转换为整数，并保持一定的精度。
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