更小、更高效的嵌入模型通过降低计算成本、提高速度和支持在资源受限的环境中部署，从而显著改进搜索系统。这些模型将文本、图像或其他数据的语义表示压缩成低维向量，同时保持项目之间有意义的关系。例如，像 All-MiniLM-L6-v2（Sentence-BERT 的紧凑版本）这样的模型以与较大模型一小部分的参数实现了几乎相同的精度。 这种效率使搜索引擎能够更快地处理查询，扩展到更大的数据集，并在内存或处理能力有限的设备（例如移动应用程序或边缘设备）上运行。实时应用程序（例如自动完成建议或即时产品搜索）直接受益于这些改进。
较小模型的一个权衡是潜在的精度损失，但 知识蒸馏 和 量化 等技术可以缓解这种情况。 知识蒸馏训练一个较小的模型来模仿较大模型的行为，在减少大小的同时保持性能。 例如，DistilBERT 以比 BERT 少 40% 的参数保留了 BERT 95% 的功能。 量化降低了数值精度（例如，从 32 位浮点数到 8 位浮点数），从而减少了内存使用量，而不会造成重大的精度下降。 此外，剪枝会删除不太重要的权重，从而进一步缩小模型。 这些优化使开发人员可以平衡特定用例的速度和精度。 在搜索中，这意味着在减少延迟的同时保持较高的召回率（查找相关结果）——这对于面向用户的应用程序（例如电子商务）至关重要，在这种应用程序中，毫秒至关重要。
更广泛的影响是普及了高级搜索功能。 较小的模型降低了基础设施成本，使语义搜索可供具有严格延迟要求的小型团队或应用程序使用。 例如，本地零售应用程序可以使用设备上的嵌入来搜索产品，而无需依赖云 API，从而提高隐私并减少带宽。 像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库也受益匪浅，因为紧凑的嵌入需要更少的存储和计算来进行相似性比较。 这种效率支持新的用例，例如应用程序中的实时推荐系统或需要即时访问大型知识库的聊天机器人。 通过在不牺牲效用的前提下优先考虑效率，较小的嵌入模型使高级搜索功能在各个行业中更加实用和可扩展。