为了有效地压缩向量和索引元数据，开发者可以应用量化、编码优化和结构调整。 对于向量，诸如标量量化之类的技术会降低精度（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数），而乘积量化会将向量划分为子向量并分别压缩每个子向量。 二进制量化将向量简化为紧凑的位表示。 这些方法减少了存储空间，但需要平衡准确性。 对于元数据，基于图的索引（如 HNSW）可以使用增量编码和变长编码（例如，Elias-Fano）来更有效地存储邻居列表。 基于树的索引（如 Annoy）可以使用位掩码或较小的整数类型作为指针，从而减少开销而不会丢失基本信息。
元数据压缩通常涉及重新思考数据结构。 在图索引中，可以通过对具有相似连接的节点进行分组并一次存储共享模式来优化邻接表。 例如，HNSW 可以对连续邻居 ID 之间的差异进行编码（增量编码），并应用可变字节方案以用更少的字节表示小增量。 树结构可以使用分层位掩码来紧凑地表示路径 - 例如，16 位掩码可以在二叉树中编码 16 的路径深度。 此外，对小邻居集使用固定大小的数组而不是动态列表（例如，将链接限制为 16 个邻居）可以避免指针开销。
混合方法结合了向量和元数据压缩。 例如，乘积量化的 HNSW 索引可能会将压缩向量与增量编码的邻居列表一起存储。 开发人员还应考虑权衡：由于解码成本，激进的压缩会增加查询延迟。 例如，二进制量化通过按位运算加快了距离计算，但牺牲了精度。 测试至关重要 - 比较诸如召回率和延迟之类的指标有助于确定正确的平衡。 开源库（FAISS，Annoy）提供内置的压缩选项，使开发人员可以试验 PQ-16（16 字节乘积量化）之类的配置或调整图链接限制而无需从头开始重建。