嵌入向量的存储需求主要取决于三个因素：嵌入向量的数量、其维度（即每个向量的值的数量）以及用于存储每个值的数值精度。 例如，一个具有 1,024 个维度并存储为 32 位浮点数的单个嵌入向量需要 4 KB 的空间（1,024 × 4 字节）。 如果您有 100 万个这样的嵌入向量，则会增长到大约 4 GB。 降低精度（例如，使用 16 位浮点数或 8 位整数）可以将存储量减少 50% 或 75%，但可能会影响模型性能，具体取决于使用场景。 此外，元数据（例如，标签、时间戳）和索引结构（用于快速检索）会增加开销，必须将其计入总存储需求中。
一个关键的权衡是在存储效率与嵌入向量的准确性和效用之间取得平衡。 例如，使用量化（降低数值精度）或降维技术（如 PCA）可以显着减少存储需求。 然而，这些方法存在丢失原始向量中编码的细微语义信息的风险。 例如，将 768 维 BERT 嵌入向量压缩到 256 维可能会节省 66% 的空间，但可能会降低语义搜索等任务的性能。 同样，选择针对向量优化的数据库（例如 FAISS、Annoy 或 Pinecone 等专用解决方案）可以通过高效的索引来减少内存和磁盘使用量，但这取决于算法（例如，基于树的索引与基于图的索引）。
可扩展性和基础设施选择也发挥着作用。 将嵌入向量存储在内存中（例如，使用 Redis 或进程内数组）可提供快速访问，但大规模存储成本高昂。 对于大型数据集，基于磁盘的解决方案（例如，具有向量支持的 SQL/NoSQL 数据库）更便宜，但会引入延迟。 对于分布式系统，嵌入向量通常跨节点分片，需要冗余和复制，这会增加存储成本。 一个实际的例子是具有 1 亿个用户嵌入向量的推荐系统：使用 8 位精度下的 128 维向量将需要约 12.8 GB（1 亿 × 128 × 1 字节），但在三个节点上添加复制会使这一数字增加到约 38.4 GB。 开发人员必须根据其应用程序的延迟、准确性和预算约束来调整存储策略。