标量量化

Qdrant 从存储层到索引层为 HNSW 做了定制，包括向量量化（如标量量化和乘积量化）、分段式索引组织以及面向过滤条件的索引优化。

向量量化把多个数值组成一个向量，整体映射到预先学习的码本中最近的码字，在相同比特率下通常比标量量化保留更多信息。

向量存储压缩常见路径包括降维（如 Matryoshka 表示学习）、标量量化（将 float32 压至 int8）、乘积量化（PQ）等。