为了在构建向量索引之前估计其存储大小，您可以使用基于向量数量、其维度和索引类型的计算。关键是了解索引结构如何存储数据，以及它是否使用压缩或其他元数据。以下是针对不同索引类型的常见方法分解：
1. Flat Index（穷举搜索）：对于存储向量而不进行压缩的 Flat Index，存储大小的计算非常简单。每个向量都存储为浮点数序列（通常每个值 4 字节）。将向量数乘以维度，再乘以 4 字节，即可得到总大小。例如，100 万个 256 维向量需要1,000,000 × 256 × 4 字节 = 1,024 MB。Flat Index 的开销最小，但随着数据大小线性扩展，使其不适用于非常大的数据集。某些实现可能会添加元数据（例如，ID），但与向量数据相比，这通常可以忽略不计。
2. 倒排文件 (IVF) 或 HNSW（分层可导航小世界）：这些索引引入了额外的结构。对于 IVF，向量被分组到集群中，索引存储集群质心和将集群映射到向量的倒排列表。存储包括质心（计算为集群数量 × 维度 × 4 字节）和倒排列表（近似向量数量 × 4 字节用于集群 ID）。HNSW 是一种基于图的索引，它存储节点和边的层。每个节点（向量）都有指向邻居的链接，总大小取决于每个节点的平均边数（例如，向量 × 每个节点的边数 × 4 字节）。例如，100 万个向量，每个向量有 32 条边，将向基本向量存储添加1,000,000 × 32 × 4 = 128 MB。这些结构增加了存储，但可以加快搜索速度。
3. 乘积量化 (PQ) 或压缩索引：PQ 通过将向量拆分为子向量并将每个子向量量化为来自小码本的代码来减少存储。总大小为向量数 ×（子向量数 × 每个代码的字节数）。例如，100 万个向量拆分为 8 个子向量，每个子向量具有 1 字节代码（每个子向量 256 个质心）将需要1,000,000 × 8 × 1 = 8 MB，加上码本（对于大型数据集可以忽略不计）。混合索引（如 IVF-PQ）将聚类与压缩相结合：IVF 集群元数据 + PQ 压缩向量。始终考虑权衡：PQ 节省空间但会增加近似误差，而 HNSW/IVF 以更高的内存成本提高了速度。FAISS 等工具提供了这些估计的公式，使用样本数据进行测试可以改进预测。