突破高維向量內存瓶頸：Mlivus Cloud RaBitQ量化技術的工程實踐與調優指南
作為大禹智庫高級研究員，擁有三十余年向量數據庫與AI系統架構經驗的我發現，在當今多模態AI落地的核心場景中，高維向量引發的內存資源消耗問題已成為制約系統規模化部署的“卡脖子”因素。特別是在大規模圖像檢索、個性化推薦系統和語義搜索引擎中，動輒數億級別的向量數據需要實時處理，傳統全精度索引方式會讓內存資源消耗呈指數級增長。本人在《向量數據庫指南》第三章深入解析了11種主流壓縮算法在千萬級數據集上的性能拐點分布，其中二值化技術的工程適配瓶頸尤為突出——這正是我們今天聚焦的核心議題。
核心技術解析：RaBitQ量化與Refine優化的協作機制
Mlivus Cloud 2.6版本創新的將工業級RaBitQ 1 bit量化方案集成到生產環境，通過以下核心技術解決了精度與效率的平衡難題：
??1. 二值化核心處理流程??
- ??向量矩陣編碼??：將768維浮點向量通過符號函數映射為二進制串（如原始向量[-0.2, 0.6, 1.2] → 碼字[0,1,1]）
- ??比特壓縮引擎?
中構建SQLite3桌面應用筆記)
