Embedding 维度压缩：Matryoshka vs PCA 谁更强？
向量检索正在成为 AI 应用架构的基础设施。当你把数百万条文档转化为嵌入向量（embedding）存入向量数据库时，存储成本和检索延迟会随维度数线性增长。一个 1536 维的 OpenAI text-embedding-3-small 向量，乘以数百万文档，就是数 GB 的内存占用。降低维度成为工程上绕不开的问题。 目前有两种主流的降维路径。一种是 AI 实…
向量检索正在成为 AI 应用架构的基础设施。当你把数百万条文档转化为嵌入向量（embedding）存入向量数据库时，存储成本和检索延迟会随维度数线性增长。一个 1536 维的 OpenAI text-embedding-3-small 向量，乘以数百万文档，就是数 GB 的内存占用。降低维度成为工程上绕不开的问题。 目前有两种主流的降维路径。一种是 AI 实…