深圳注册公司代理机构,百度搜索推广优化师工作内容,广州做蛋糕的网站,学计算机的毕业后可以找什么工作当知识库规模达到百万甚至数亿级文档时，向量索引的存储和查询效率成为关键瓶颈。向量量化是一类用较低比特表示近似向量的方法，大幅压缩内存占用并加速相似度计算。PQ（Product Quantization）是其中最著名的方法之一，被Faiss等库广泛实现。PQ的思想是将高维向量划分为多个子… 当知识库规模达到百万甚至数亿级文档时，向量索引的存储和查询效率成为关键瓶颈。向量量化是一类用较低比特表示近似向量的方法，大幅压缩内存占用并加速相似度计算。PQ（Product Quantization）是其中最著名的方法之一，被Faiss等库广泛实现。PQ的思想是将高维向量划分为多个子向量，然后分别对每个子空间进行K-Means聚类，用簇中心索引代表原向量该部分的取值。比如将128维拆成8个16维子向量，各自训练256个质心，那么每个子向量就可以用一个256大小的代码本索引（8位）来表示。整条向量就由8个字节拼成（共表示128维的近似值），相比原始128×4字节（float32）压缩了约97%。两个向量的距离可通过预先计算好的查表快速得出近似值，无需逐维计算。实验证明，使用PQ能在基本不损失召回率的前提下，将向量存储压缩几十倍，并使搜索速度提高数倍。特别是结合分段式倒排（IVF）进一步减少比较次数，实现对非量化索引上百倍的加速。 另一项优化是高效的近似算法
