为了高效地压缩或存储海量句向量，开发者可以结合使用压缩技术、优化的存储格式和专门的数据库。句向量通常表示为高维向量（例如，BERT 等模型产生的 768 维向量），需要平衡存储效率、检索速度和准确性的策略。具体方法取决于重点是减少内存占用、实现快速查询还是最大限度地减少磁盘空间。
压缩技术 一种常用方法是**量化**，它降低了嵌入中浮点数的精度。例如，将 32 位浮点数转换为 16 位或 8 位整数可以将存储空间减少 50-75%，同时精度损失极小。**乘积量化（PQ）** 将向量分割成子向量，并用紧凑的代码替换它们，这在 FAISS 等库中有所体现。对于极致压缩，**二进制哈希**将向量转换为紧凑的二进制代码（例如，使用局部敏感哈希），但这可能会牺牲一定的检索精度。这些方法通常结合使用，例如，将 8 位量化与 PQ 结合，以在保持搜索性能的同时实现更小的尺寸。
存储格式和文件结构 选择正确的文件格式至关重要。**HDF5** 非常适合大型数据集，支持分块存储和 GZIP 等压缩算法。**Parquet** 是一种列式格式，可有效压缩数值数据并与大数据工具（例如 Apache Spark）集成。为简单起见，**NumPy 的 .npy** 或 **PyTorch 的 .pt** 等二进制格式可以直接存储张量，但缺乏内置压缩功能。将格式与压缩结合使用（例如将嵌入保存为压缩的 Parquet 文件）可以减少磁盘使用，同时实现并行处理。对于临时存储，**Redis** 等内存数据库可以使用 MessagePack 等序列化协议缓存嵌入。
数据库和向量存储解决方案 专门的向量数据库优化了存储和检索。**FAISS** (Facebook AI Similarity Search) 使用 PQ 压缩向量，并将其存储在倒排索引中以实现快速近似搜索。**Milvus** 或 **Pinecone** 提供可扩展的分布式存储，内置压缩并支持混合查询（例如按元数据过滤）。带有 **pgvector** 扩展的传统数据库（如 **PostgreSQL**）可以处理较小的数据集，但缺乏专用向量数据库的可伸缩性。对于基于云的解决方案，与查询层（例如 Amazon Athena）配对的 **AWS S3** 可以经济高效地存储压缩后的嵌入，但延迟可能较高。选择取决于用例：FAISS 适合静态数据集，而 Milvus 在动态、大规模环境中表现出色。