Elasticsearch 向量字段 INT8 量化与相似度计算精度：深入解析与优化 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在 Elasticsearch 向量检索中非常重要，但又容易被忽视的问题：向量字段的 INT8 量化以及它对相似度计算精度的影响。我们还将讨论 QuantizationConfig 和 Rescoring 策略，以及如何通过这些工具来平衡性能和精度。 1. 向量量化的必要性与 INT8 选择 随着机器学习和深度学习的快速发展，高维向量成为了表示各种数据的常用方式，例如图像、文本、音频等。在 Elasticsearch 中，使用 dense_vector 字段类型可以存储和索引这些向量，从而实现基于向量相似度的搜索。 然而，高维向量往往占用大量的存储空间，且计算相似度（例如余弦相似度、点积）的计算量也很大。为了降低存储成本和提高查询效率，我们通常会对向量进行量化。 量化是指将浮点数向量转换为整数向量的过程。常见的量化方法包括： 标量量化 (Scalar Quantization)：独立地量化向量的每个分量。 乘积量化 (Product Quantization)： …
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