Какие методы сжатия данных применяются в современных поисковых индексах?

Некоторые методы сжатия данных, которые применяются в современных поисковых индексах:

• Скалярная или двоичная квантизация. learn.microsoft.com Сжатие встраиваний типа float32 или float16 в int8 (скалярный) или в байт (двоичный). learn.microsoft.com Этот подход сокращает объём хранилища в памяти и на диске без снижения производительности запросов. learn.microsoft.com
• Усечение измерений. learn.microsoft.com Использование меньшего количества измерений в моделях вложения текста. learn.microsoft.com Например, в Azure OpenAI модели переобучены на методе обучения представления Матриошки (MRL), который создаёт несколько векторных представлений на разных уровнях сжатия. learn.microsoft.com Такой подход позволяет быстрее выполнять поиск и сократить затраты на хранение с минимальными потерями семантической информации. learn.microsoft.com
• Назначение небольших примитивных типов данных. learn.microsoft.com Узкие типы данных, такие как float16, int16, int8 и byte (binary), потребляют меньше места в памяти и на диске. learn.microsoft.com
• Исключение необязательного хранилища извлекаемых векторов. learn.microsoft.com Векторы, возвращаемые в ответе запроса, хранятся отдельно от векторов, используемых во время выполнения запроса. learn.microsoft.com Если не нужно возвращать векторы, можно отключить извлекаемое хранилище, уменьшив общий объём хранилища дисков на поле до 50%. learn.microsoft.com

Многие поисковые системы используют сжатие, чтобы уменьшить размер индексов на диске. ru.wikipedia.org