IVF-PQ（带乘积量化的倒排文件）索引与普通 IVF（倒排文件）索引由于其底层架构的差异，在存储需求和精度权衡方面存在显著差异。IVF-PQ 结合了向量聚类和压缩表示，而普通 IVF 则依赖于原始或轻度压缩的数据。以下是详细的分解说明：
1. 存储占用
IVF-PQ 索引通过将高维向量压缩成紧凑的代码来减少存储需求。乘积量化（PQ）将向量分割成子向量，每个子向量由一个小的码本条目表示。例如，一个 128 维的浮点向量（512 字节）使用 PQ 可以压缩到 8 字节。相比之下，普通 IVF 索引存储原始向量或使用最少的压缩（例如，标量量化），需要更多的空间。IVF-PQ 中一个包含 100 万个向量的聚类可能占用约 8MB，而普通 IVF 可能需要约 512MB。这使得 IVF-PQ 非常适合内存或磁盘限制关键的大规模数据集。
2. 精度权衡
PQ 会引入近似误差，因为它用量化代码代替了原始向量。在搜索过程中，距离是使用这些代码计算的，这可能会忽略数据中的细微变化。例如，IVF-PQ 中的最近邻搜索返回的结果与真实值相比，精度可能只有 90%，而普通 IVF（使用原始向量）可以达到 98% 的精度。然而，IVF-PQ 允许调整子量化器数量或码本大小等参数来平衡精度和压缩。增加子量化器可以提高保真度，但会略微增加存储成本。
3. 适用场景
- IVF-PQ 更适用于优先考虑存储效率和快速检索而非绝对精度的场景，例如推荐系统或包含数十亿项的图像检索。
- 普通 IVF 适用于需要高精度的应用，例如医学影像或科学数据集，在这些领域中即使是很小的误差也是不可接受的。
总之，IVF-PQ 为了显著节省存储空间而牺牲了一些精度，而普通 IVF 则以增加内存使用为代价保留了更高的保真度。选择哪种索引取决于应用程序优先考虑的是可扩展性（IVF-PQ）还是精度（IVF）。
[未直接引用提供材料中的相关参考文献。]