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Qdrant 1.18 发布，引入 TurboQuant 量化方法
8.5Score
TL;DR · AI 摘要
Qdrant 1.18 发布，引入了由 Google Research 开发的新量化方法 TurboQuant，提供更高的内存效率和更好的召回率。
核心要点
- TurboQuant 提供与标量量化（SQ）相似的召回率，但内存使用减少 50%。
- TurboQuant 的召回率优于二进制量化（BQ），且存储开销相当。
- Qdrant 1.18 还发布了内存监控和命名向量管理功能。
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- Qdrant 1.18 发布
- TurboQuant 特点
- 与 SQ 相似召回率，内存减少 50%
- 性能对比
- 优于 BQ，存储开销相当
- 其他新功能
- 内存监控
- 命名向量管理
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
TurboQuant 提供与标量量化（SQ）相似的召回率，但内存使用减少 50%。
TurboQuant 的召回率优于二进制量化（BQ），且存储开销相当。
Qdrant 1.18 还发布了内存监控和命名向量管理功能。
#Qdrant#TurboQuant#Google Research#量化
打开原文Qdrant 在 X 上发布：“Qdrant 1.18 已发布，引入了 TurboQuant；这是一种由 Google Research 开发的新量化方法。我们的 TurboQuant 实现是该算法的扩展版本，借鉴了 RaBitQ 的想法。它提供了：1. 与标量量化（SQ）相似的召回率，但内存使用减少了一半。2. https://t.co/190D1fY7F7” / X
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Qdrant 1.18 已发布，引入了 TurboQuant；这是一种由 Google Research 开发的新量化方法。我们的 TurboQuant 实现是该算法的扩展版本，借鉴了 RaBitQ 的想法。它提供了：1. 与标量量化（SQ）相似的召回率，但内存使用减少了一半。2. 存储预算相似的情况下，召回率优于二值量化（BQ）。此外，我们还发布了两个其他功能：1) 内存监控 2) 添加和移除命名向量。更多关于 1.18 的信息，请阅读我们的博客：https://qdrant.tech/blog/qdrant-1.18.x/… 和发布说明：https://github.com/qdrant/qdrant/releases/tag/v1.18.0…
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