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本包目录(229 条)
架构与流程30 条解析与切分33 条
Embedding 与检索50 条
向量数据库49 条重排与生成32 条评估与优化35 条

向量维度与存储成本

维度越高表达能力越强、存储与计算越贵;可用短向量(Matryoshka 截断或换小模型)控制成本,取舍以检索评测结果为准。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12
float32 存储N × dim × 4 字节
100 万 × 768 维约 2.9 GiB
100 万 × 1024 维约 3.8 GiB
压缩手段Matryoshka 截断、半精度、int8/二值量化

存储估算

存储估算
def fp32_gib(n, dim):
    return n * dim * 4 / (1024 ** 3)

print(round(fp32_gib(1_000_000, 768), 2))    # 约 2.86
print(round(fp32_gib(1_000_000, 1024), 2))   # 约 3.81
量化能显著压缩存储,但有精度损失;上线前用评测集对比量化前后的召回变化。

易错点

  • 直接截断非 Matryoshka 模型的向量会让效果明显变差
  • 只按维度高低判断模型优劣:训练数据与目标语言更关键

数据来源与参考

  • OpenAI 官方文档(新 embedding 模型与维度)
  • Qdrant 官方文档(量化说明)
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