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两阶段量化方案提升向量检索召回

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AI 综述

Sentence Transformers维护者Tom Aarsen分享了一套两阶段向量检索方案：先用int8量化索引进行粗召回，再用fp32或fp16浮点精度重打分，以降低量化造成的召回损失。据其在140万张图片向量库上的实测，recall@100从97.24%提升至99.94%，服务端检索延迟约为2—15毫秒。该方案通过量化索引与浮点重打分结合，在降低存储和计算成本的同时改善召回效果。

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最新进展11月10日 00:27

Sentence Transformers 用 int8 粗召回与 fp32/fp16 重打分实现毫秒级向量检索

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11月10日

00:27
AGI Hunt
Sentence Transformers 用 int8 粗召回与 fp32/fp16 重打分实现毫秒级向量检索
Sentence Transformers 维护者 Tom Aarsen 分享了 int8 量化配合 fp32/fp16 重打分的两阶段向量检索方案，先用 int8 索引粗召回，再通过浮点精度重打分弥补召回损失。在 140 万张图片的向量库上，recall@100 从 97.24% 提升至 99.94%，服务端检索延迟约为 2-15ms。

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