向量压缩的量化涉及降低向量元素的数值精度（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数），以节省内存并加快计算速度。 主要优势是显着的压缩——更小的向量意味着更低的存储成本和更快的数据传输。 例如，在机器学习中，将 512 维（使用 32 位浮点数）的嵌入量化为 8 位整数可将内存使用量减少 75%，这对于推荐引擎等大规模系统至关重要。 然而，这是以牺牲准确性为代价的。 较低的精度会降低向量值的粒度，从而更难区分向量之间的细微差异。 在近似最近邻搜索等任务中，量化可能会导致不匹配——想象一下，一个搜索系统检索到的产品相关性略低，因为压缩向量丢失了有关用户偏好的详细信息。
对准确性的影响取决于量化方法和数据。 标量量化（例如，将浮点范围映射到整数）很简单，但可能无法像乘积量化那样有效地保持向量之间的相对距离，乘积量化将向量分成子向量并单独量化。 例如，在图像检索中，乘积量化可能会对像素块进行分组并压缩它们，从而比标量方法更好地保持空间关系。 然而，即使是先进的技术也会引入错误。 诸如点积或余弦相似度之类的运算变得不太精确，因为量化值近似于原始向量。 例如，如果两个高精度向量的余弦相似度为 0.95，则它们的量化版本可能得分为 0.87，从而导致搜索结果中的错误排名。 这里的权衡是计算效率和相似性指标的可靠性之间的权衡，这因用例而异——推荐系统可能容忍一些不准确，但医学成像分析可能需要更高的精度。
实施复杂性是另一个权衡。 量化增加了诸如预处理（标准化数据以适合目标范围）和后处理（在搜索期间进行反量化）之类的步骤。 例如，在实时搜索系统中，即时解压缩向量或使用查找表进行距离计算会引入延迟，从而抵消了部分速度增益。 此外，量化参数（例如，位深度、码本大小）需要调整。 使用 4 位量化而不是 8 位量化可能会节省更多内存，但可能会将某些数据集的准确性降低到无法使用的水平。 硬件兼容性也很重要：某些 GPU 优化 8 位运算，但处理 4 位运算的效率较低。 最后，调试与量化相关的问题（例如，模型性能的意外下降）可能具有挑战性，因为错误会以不明显的方式累积。 开发人员必须根据其系统的需求来平衡这些因素，例如在批量处理管道中优先考虑速度或在低延迟 API 中优先考虑准确性。