要在不损失精度的情况下压缩向量，请侧重于减少存储或计算需求，同时保留向量的基本信息的技术。有效的方法包括降维、量化和剪枝。这些方法通过策略性地删除冗余或影响较小的数据，来保持向量在相似性搜索或机器学习等任务中的效用。关键在于平衡压缩与对与您的用例相关的性能指标的最小影响。
一种实用的方法是使用降维技术，如 PCA（主成分分析）或自编码器。PCA 识别数据中方差最大的轴，并将向量投影到较低维度的空间中。例如，将 300 维的词嵌入压缩到 100 维，同时保留 95% 的方差。自编码器是一种神经网络，经过训练可以通过瓶颈层重建输入，可以捕获非线性模式。如果在代表性数据上正确训练，它们可以维护向量之间的关系。另一种方法是乘积量化，它将向量分成子向量，聚类每个子集，并将原始值替换为聚类索引。这广泛应用于搜索系统——将 128D 图像嵌入压缩到 8 字节，在基准数据集上的召回率下降 <2%。
量化和剪枝提供额外的收益。标量量化通过映射值范围将 32 位浮点值转换为 8 位整数——当精度超过 0.1% 不是必需时非常有用。例如，在对余弦相似度计算影响最小的情况下，将向量的内存占用减少 75%。剪枝删除稀疏向量中接近零的元素，例如在 NLP 任务中，通过将 transformer 模型嵌入的 90% 归零，使准确率损失 <1%。组合技术通常效果最佳：首先通过 PCA 降低维度，然后应用乘积量化。始终使用您的实际工作负载进行验证——在最终确定方法之前，在检索准确率、分类性能或其他特定领域的指标上测试压缩向量。压缩参数（如 PCA 维度或量化位数）应根据这些经验结果进行调整。