是的，内嵌向量可以被压缩。内嵌向量是数据（如文本、图像或音频）在高维向量空间中的数值表示。虽然这些向量捕获了丰富的语义信息，但它们的尺寸对于存储、传输或实时处理来说可能变得不切实际。压缩技术可以在保留内嵌向量对下游任务的有用性的同时，降低其维度或存储需求。常见的方法包括降维、量化和专门的编码方案。例如，一个 1024 维的内嵌向量可以被压缩到 128 维，或使用更少的位数来存储每个值，而在相似性搜索或分类等任务中性能不会显著下降。
压缩的一种实用方法是降维。主成分分析 (PCA) 或随机投影等技术识别并保留内嵌向量中最具信息量的维度。例如，如果一个内嵌向量有 300 个维度，PCA 可能会将其投影到一个 50 维空间中，该空间仍能捕获原始方差的 95%。量化是另一种方法，它将内嵌向量中的浮点值转换为较低精度的表示（例如，从 32 位浮点数转换为 8 位整数）。这可以使存储大小减少 75%，同时保持近似的相似性关系。FAISS (Facebook AI Similarity Search) 等库使用量化技术，以便在大规模系统中高效存储和检索压缩后的内嵌向量。
开发者还可以使用特定于任务的压缩方法。例如，在自然语言处理中，蒸馏语言模型（如 DistilBERT）通过训练一个紧凑的模型来模仿大型模型的行为，从而生成更小的内嵌向量。另外，二值哈希技术将内嵌向量转换为紧凑的二进制码，从而实现快速的按位运算以进行相似性比较。在实现压缩时，评估权衡至关重要：过度压缩可能会节省空间，但会损害任务准确性。A/B 测试或 recall@k（用于检索任务）等指标可以帮助确定最佳平衡点。诸如用于 PCA 的 scikit-learn、用于量化的 TensorFlow Lite 或 PyTorch 的模型蒸馏工具等工具，都为将压缩集成到内嵌向量处理流程中提供了便捷途径。