向量检索-PQ乘积量化算法

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暴力检索痛点：
1.需要遍历向量
2.占用存储空间大

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解决：
对高维embedding进行划分。例如128维度的embedding划分为4个32维的区域。
对每个区域向量进行聚类，假设256类。那么一个128维度的向量就可以量化为一个4维向量，每一维度取值为0-255

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检索：对新输入的向量，计算其量化编码，快速定位到局部区域。计算与局部区域向量的距离。
假设有1w个向量。原本需要与1w个向量计算距离。
现在只需要与聚类中心计算距离。分成4段。就是4*256=1024次计算。
然后再与区域内向量计算距离。

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