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。

本文测试了pgvector的HNSW实现在性能和召回率方面的结果，并与pg_embedding的HNSW实现进行了比较。测试结果显示，pgvector的HNSW实现在大多数情况下表现更好，具有更好的性能和召回率。文章还提到了索引构建时间和索引大小等方面的考虑因素。总的来说，pgvector的HNSW实现是存储和搜索向量数据的重要工具。