将向量压缩发挥到极致：Milvus 如何利用 RaBitQ 将查询次数提高 3 倍

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将向量压缩发挥到极致：Milvus 如何利用 RaBitQ 将查询次数提高 3 倍这里引用了Milvus官方博客的标题，原文链接请点击-->博客原文 RabitQ现以集成到Milvus 2.6.x版本中，这种新技术使得Milvus可以以更低的内存成本提供三倍以上的流量，同时只牺牲了极少的准确率。 RabitQ介绍 RaBitQ（全称 Randomized Bit Quantization）是一种用于高维向量近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS）的新型量化方法，由南洋理工大学等机构的研究者在 SIGMOD 2024 上提出。