像主成分分析 (PCA) 这样的降维技术可以通过将高维数据压缩为更少的特征来减少索引期间的存储需求。PCA 的工作原理是识别数据中解释最大方差的方向（主成分），并将原始特征投影到这些成分上。例如，具有 100 个特征的数据集可以减少到 20 个主成分，这些主成分捕获 95% 的方差。当存储在索引中时，这种压缩表示需要更少的磁盘空间和内存，这对于像搜索引擎或推荐系统这样的大规模系统尤其有用。例如，具有 512 维的图像嵌入可以使用 PCA 减少到 50 维，从而将索引大小缩小 90%，同时保留大部分有意义的信息。
但是，应用 PCA 会带来一些权衡。首先，降维过程会丢弃一些信息，这会降低下游任务（如相似性搜索或聚类）的准确性。例如，如果数据集包含细微但重要的特征（例如，文本数据中的罕见关键字），PCA 可能会优先考虑常见模式并掩盖这些细节。其次，PCA 需要预先计算以将模型拟合到数据，这会在索引管道中增加开销。对于非常大的数据集，此步骤可能需要大量资源。此外，一旦数据被降维，它是不可逆的——你无法从压缩版本中重建原始特征。如果后续任务（例如，可视化或调试）需要访问完整数据集，这将限制灵活性。例如，开发人员对推荐系统进行故障排除时，可能难以从 PCA 转换的向量中解释用户行为模式。
保留多少成分的选择也会影响结果。保留太少的成分会导致严重的信息丢失风险，而保留太多的成分则会否定存储节省。例如，将 100 个特征减少到 10 个可能会节省空间，但会损害搜索召回率，而减少到 50 个可能会平衡两者。开发人员必须验证减少的数据在其特定用例中的性能，例如使用保留数据集测试搜索准确性。诸如 t-SNE 或 UMAP 之类的替代方法可能在某些情况下更好地保留局部结构，但它们通常比 PCA 慢且可扩展性较差。最终，PCA 是一种实用的存储减少工具，但其有效性取决于数据的性质以及系统对信息丢失的容忍度。