Qdrant - Vector Database
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Qdrant中的TurboQuant
内容提要
Qdrant 1.18引入了TurboQuant，这是一种新的基于旋转的向量量化方法，提供8x、16x和32x的压缩率。与标量量化和二进制量化相比，TurboQuant在存储效率和召回率上表现更佳。建议用户在测试数据上尝试TurboQuant配置，以实现更高的召回率和更低的存储需求。该方法无需数据集训练，适用于各种嵌入模型。
关键要点
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Qdrant 1.18引入了TurboQuant，这是一种新的基于旋转的向量量化方法，提供8x、16x和32x的压缩率。
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TurboQuant在存储效率和召回率上优于标量量化(SQ)和二进制量化(BQ)。
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建议用户在测试数据上尝试TurboQuant配置，以实现更高的召回率和更低的存储需求。
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TurboQuant无需数据集训练，适用于各种嵌入模型。
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TurboQuant的4位量化在大多数数据集上与SQ相当，且存储需求减少一半。
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TurboQuant的2位和1位量化在相同存储预算下，召回率显著高于BQ。
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TurboQuant的实现包括长度重标定和每坐标校准，以提高量化精度。
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TurboQuant支持余弦、点积和L2距离计算，适用于多种相似性度量。
延伸问答
TurboQuant是什么？
TurboQuant是一种基于旋转的向量量化方法，提供8x、16x和32x的压缩率，旨在提高存储效率和召回率。
TurboQuant与标量量化和二进制量化相比有什么优势？
TurboQuant在存储效率和召回率上优于标量量化(SQ)和二进制量化(BQ)，尤其在相同存储预算下能提供更高的召回率。
如何在Qdrant中启用TurboQuant？
在集合配置的quantization_config部分中指定TurboQuant，使用PUT请求更新集合配置即可。
TurboQuant的量化精度是如何提高的？
TurboQuant通过长度重标定和每坐标校准来提高量化精度，确保量化后的向量更接近原始向量。
在什么情况下应该使用TurboQuant？
如果你当前使用SQ或BQ，建议尝试TurboQuant配置，通常能在相同存储预算下获得更高的召回率。
TurboQuant支持哪些相似性度量？
TurboQuant支持余弦、点积和L2距离计算，适用于多种相似性度量。
