Что такое quantized embeddings и как они применяются в продовом поиске?

Quantized embeddings — это векторные представления (эмбеддинги), которые были сжаты с помощью квантования для уменьшения размера и ускорения вычислений.

Квантование — процесс, при котором значения вектора переводятся из высокоточного формата (например, float32) в более компактный (например, int8), с минимальной потерей качества.

В продовом поиске quantized embeddings применяются для:

• Сокращения объёма памяти, что позволяет хранить больше эмбеддингов и ускоряет загрузку.
• Ускорения вычислений сходства между запросом и документами, так как операции с низкоразрядными числами выполняются быстрее.
• Снижения затрат на инфраструктуру без значительной потери качества поиска.

Пример: при поиске по тексту запрос преобразуется в embedding, который затем сравнивается с quantized embeddings документов для быстрого нахождения наиболее релевантных результатов.