压缩嵌入是为了减小其大小和计算成本，同时保留其在相似性搜索或机器学习等任务中的有效性。常见的方法包括降维、量化和剪枝。这些方法在效率和保留嵌入向量中有意义的信息之间取得平衡。
像主成分分析 (PCA) 这样的降维技术将高维嵌入投影到低维空间。例如，一个 512 维的嵌入可以通过仅保留最具统计意义的特征来降低到 128 维。另一种方法是使用自动编码器，它训练一个神经网络从压缩的表示中重建原始嵌入。量化降低了嵌入值的数值精度。与其存储 32 位浮点数，不如将嵌入转换为 8 位整数（例如，从 [-3.0, 3.0] 转换为整数 0-255）。乘积量化将嵌入分成子向量，并将每个子向量替换为码本索引，从而大大缩小存储需求。例如，一个 128 维向量分成四个 32 维子向量可以用四个 8 位代码表示，从而将存储空间减少 75%。
剪枝会删除不太重要的维度或权重。在稀疏嵌入中，可以在许多示例中丢弃具有接近零值的维度。或者，像基于幅度的剪枝这样的技术会在训练后消除低于阈值的权重。存在权衡：PCA 和量化引入了近似误差，而剪枝有丢失细微信息的风险。开发人员根据用例选择方法 - 量化适合于内存有限的边缘设备，而剪枝有利于稀疏检索系统。像 FAISS 或 Scikit-learn 这样的库为这些优化提供了现成的工具，允许开发人员高效地试验压缩率和准确性之间的权衡。