pgvector 0.7.0 でバイナリインデックス＆量子化を試してみた

先日 Qiita に書いたこちら ↓ の記事の内容が README 丸写しすぎたので、バイナリ（ビット）インデックスと量子化の効果を少しだけ試してみました。 やったこと 以下の構成で、インデックスの作成とベクトル検索の所要時間を確認・比較しました。 環境 : いずれも AWS オレゴン（us-west-2）リージョン データベース : RDS for PostgreSQL 16.3 db.m6g.large（2vCPU・8GB Mem） pgvector 0.7.0 をサポート Embeddings モデル : Amazon Bedrock Titan Text Embeddings V2 1024 次元 正規化あり 使用データ https://huggingface.co/datasets/takaaki-inada/databricks-dolly-15k-ja-zundamon 20

[sh19910711]

"バイナリ量子化でインデックスの容量を削減する / バイナリインデックスである程度絞り込んでから本来の精度でバイナリ検索する方法（Re-rank）を使うと、検索時間を短縮できる可能性"