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大规模向量检索优化：Binary Quantization 让 RAG 系统内存占用降低 32 倍

当文档库规模扩张时向量数据库肯定会跟着膨胀。百万级甚至千万级的 embedding 存储，float32 格式下的内存开销相当可观。 好在有个经过生产环境验证的方案，在保证检索性能的前提下大幅削减内存占用，它就是Binary Quantization（二值化量化） 本文会逐步展示如何 ...