大型嵌入的存储要求 存储大型嵌入主要取决于三个因素：向量维度、向量总数和数值精度。 每个嵌入都是一个高维向量（通常为 100 到 4096 维），代表文本、图像或用户行为等数据。 例如，一个 1536 维的 float32 嵌入需要 1536 * 4 字节 = 6,144 字节（约 6 KB）/每个向量。 存储 100 万个这样的嵌入需要 6.1 GB，而 10 亿个则需要 6.1 TB。 使用较低的精度（例如，float16 或 8 位整数）可将存储量减少 50-75%，但可能会影响模型精度。 开发人员必须权衡精度、存储成本和性能要求，以满足他们的用例。
基础设施和存储格式 选择存储系统和文件格式对于效率至关重要。 基于磁盘的解决方案（例如，HDF5、Parquet）对于静态嵌入具有成本效益，但会在检索期间引入延迟。 内存数据库（例如，Redis、FAISS 优化的索引）可以加快访问速度，但需要大量 RAM。 例如，在 RAM 中存储 1 亿个 768 维的 float32 嵌入需要约 300 GB，这可能需要分布式系统或分片。 乘积量化等压缩技术可以减少占用空间——FAISS 使用此技术将向量缩小 4x–8x——但在检索精度方面需要权衡。 开发人员还应考虑元数据存储（例如，ID、时间戳），根据索引需求，这可能会增加 10-20% 的开销。
优化策略 优化存储首先要分析使用模式。 对于读取密集型应用程序（例如，推荐系统），在内存中缓存频繁访问的嵌入可以提高性能。 减少未使用的或冗余的嵌入（例如，通过聚类）可以减少存储需求。 大部分维度为零的稀疏嵌入可以利用 CSR（压缩稀疏行）等格式来节省空间。 混合方法，例如将高精度嵌入存储在磁盘上，并将低精度副本存储在内存中，可以平衡成本和速度。 TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch 的量化实用程序等工具可以自动进行精度降低。 最后，具有冷数据分层定价的云存储（例如，AWS S3）可以降低存档嵌入的成本。 每个选择都取决于项目的可扩展性、延迟和预算限制。