Бінарна квантизація: RAG у 32 рази ефективніший за пам’яттю
Гайд зі створення RAG, що шукає по 36M+ векторах за <30 мс. Як бінарна квантизація дає до 32× економії пам’яті.
Як зробити RAG у 32 рази ефективнішим за використанням пам’яті 😨
Існує проста техніка, широко застосовувана в індустрії, яка робить RAG приблизно у 32 рази ефективнішим за використанням пам’яті.
Perplexity використовує її у своєму пошуковому індексі. Azure — у своєму пошуковому пайплайні. HubSpot — у своєму AI-асистенті
Щоб у цьому розібратися, ось гайд, у якому ти побудуєш RAG-систему, що виконує запити до 36M+ векторів за <30 мс.
І техніка, яка це забезпечить, називається бінарна квантизація.
Коментарі
Дайджест щотижня
Найкраще про vibe coding, AI-агентів та open source — раз на тиждень, без спаму.
Схожі статті
Всі статтіЧому векторні бази даних не підходять для складних міркувань
Top-k семантичний пошук ранжує чанки ізольовано й провалюється в Complex Reasoning та Summarization. Рішення — GraphRAG і пошук за зв’язками.
Новий open-source RAG: корпус у 40 разів менший і пошук точніший
Open-source підхід до RAG: стискає корпус у 40 разів, зменшує токени на запит у 3 рази та підвищує релевантність векторного пошуку у 2,3 раза.
zvec від Alibaba: локальний векторний пошук як SQLite для RAG
Опенсорс zvec вбудовує векторну БД у ваш процес: локальний файл, пошук за мс, гібридний вектор+текст, нові індекси та Zvec Studio.