向量量化实验：提升RAG检索效率 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的议题：如何通过向量量化来提升检索增强生成（RAG）流水线的效率，尤其是在数据压缩后。RAG作为当前大型语言模型（LLM）应用的核心架构，其检索效率直接影响了最终生成内容的质量和速度。而向量量化作为一种有效的压缩技术，可以在保证一定检索质量的前提下，显著降低存储成本和检索延迟。 本次讲座将围绕以下几个方面展开： RAG流水线回顾： 快速回顾RAG的核心组件和工作流程，明确检索效率的重要性。 向量量化原理： 深入探讨向量量化的基本概念、常用算法（如Product Quantization）以及其优缺点。 实验设计： 详细介绍如何设计一个向量量化实验，包括数据集选择、模型训练、量化方法选择、评估指标设定等。 代码实现： 提供一个基于Python和FAISS的向量量化实验的完整代码示例，涵盖数据准备、模型训练、量化、检索、评估等环节。 结果分析与讨论： 分析实验结果，讨论向量量化对检索性能的影响，以及不同量化策略的适用场景。 优化方向与未来展望： 探讨如何进一步优化向量量化策略，以及其在RAG流水线中的未来发展方向。 1. …