Квантование продукта для поиска сходства векторов (+ Python)

Поиск по сходству векторов может потребовать огромных объёмов памяти. Индексы, содержащие 1 млн векторов высокой плотности (небольшой набор данных по современным меркам), часто требуют для хранения нескольких гигабайт памяти. При построении рекомендательных систем или систем семантического поиска это неприемлемо. Проблема чрезмерного использования памяти усугубляется данными высокой размерности, и с постоянно растущим размером наборов данных она может очень быстро стать неуправляемой. Квантование произведений (PQ) — популярный метод для значительного сжатия векторов высокой размерности, позволяющий экономить на 97% меньше памяти и ускоряющий поиск ближайших соседей в 5,5 раза в наших тестах. Композитный индекс IVF+PQ ускоряет поиск ещё в 16,5 раза без потери точности, обеспечивая колоссальный общий прирост скорости в 92 раза по сравнению с неквантованными индексами. 🌲 Статья в Pinecone: https://www.pinecone.io/learn/product... 🤖 Скидка 70% на курс «NLP With Transformers in Python»: https://bit.ly/3DFvvY5 🎉 Подпишитесь на новые статьи каждую неделю на Medium!   / membership   👾 Discord:   / discord   🕹️ Бесплатный рефакторинг кода с помощью ИИ в Sourcery: https://sourcery.ai/?utm_source=YouTu...