开源向量数据库通过 **embedding** 压缩与存储优化,降低海量数据场景的存储成本,为 **RAG** 应用提供经济高效的解决方案,推动 **向量数据库** 在中小企业的落地。

embedding 压缩技术方案

开源向量数据库支持:

·乘积量化(PQ):将 1536 维 embedding 压缩至 128 维,存储成本降低 90%;

·向量聚类压缩:对相似 embedding 聚类后存储中心向量;

·混合精度存储:热数据用 FP32,冷数据用 INT8 存储。某创业公司用 Qdrant 压缩后,千亿级 embedding 存储成本降低 75%。

存储优化策略

·冷热分离存储:热数据驻留 SSD,冷数据归档对象存储;

·列存格式优化:针对 embedding 向量特性优化列式存储;

·增量存储机制:仅存储 embedding 更新差异,减少冗余。某电商平台借此将存储成本降低 60%。

RAG 场景中的压缩协同

在压缩与存储优化支撑下,RAG 流程实现成本与性能平衡:

1.热数据 embedding 保持高精度,确保检索准确性;

2.冷数据 embedding 压缩存储,降低成本;

3.RAG 根据数据热度动态调整检索策略。某内容平台采用该方案后,存储成本下降 50%,而 RAG 检索准确率仅下降 3%,验证 **RAG** 的经济性优化价值。