隨著生成式 AI 應用程式興起，市場對語義搜尋和自然語言搜尋需求亦更殷切。這些高級搜尋功能有助於從企業內容儲存庫中尋找和檢索概念相關的文件，以用作生成式 AI 模型的提示 (prompt)。在嵌入模型 (embedding model) 的幫助下，文字、圖像、聲音、影像等格式的源數據會被轉換為稱為「向量」(vector) 的標準數字表示形式，該表示形式為語義和自然語言搜尋提供支援。Amazon OpenSearch Service 作為向量資料庫，就支援標量和乘積量化技術，以最佳化記憶體使用並降低運營成本。
以下會簡介 OpenSearch 支援的壓縮方法，有興趣的讀者可以閱讀全文了解更多。
企業採用向量資料庫成本日增 壓縮技術有效節省成本
隨著組織利用更複雜的大型語言和基礎模型來支援其生成式 AI 應用程式，補充嵌入模型也在不斷發展，以處理大型及高維度向量嵌入。隨著向量的發展，記憶體使用量和運算需求亦會按比例增加，導致營運成本上漲。為了緩解此問題，各種壓縮技術都成為最佳化記憶體使用和運算效率的理想方法。
量化是一種有損 (lossy) 數據壓縮技術，旨在降低運算和記憶體使用量，從而降低成本，尤其是對於大容量數據工作負載。根據數據的類型和數量，有多種技術可以壓縮數據。向量壓縮可以通過兩種主要技術來實現：標量量化和乘積量化。
標量量化
在標量量化中，OpenSearch支持以下壓縮形式:
二進位量化 (高達32倍壓縮)
位元組量化 (4倍壓縮)
FP16 量化 (2倍壓縮)
乘積量化
OpenSearch亦支援乘積量化壓縮，效果更高達64倍。
總結
透過利用 OpenSearch 的量化技術，企業可以在成本效益與性能之間作出更好的平衡，從而最佳化向量資料庫操作以獲得最佳結果。這些量化技術有效減少記憶體需求，提高查詢效率，並提供內建的編碼器以實現無縫壓縮。無論你要處理大規模的文本嵌入、圖像特徵，或是其他高維度資料，OpenSearch 的量化技術都能為向量搜尋需求提供高效解決方案，從而實現成本效益、可擴展性及高性能的系統開發。有興趣可閱讀全文以了解更多。
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