Scalar Quantization（SQ）を用いた高次元エンベディングのインデックス高速化

Scalar Quantization（SQ）を用いた高次元エンベディングのインデックス高速化とは

Scalar Quantization（SQ）を用いた高次元エンベディングのインデックス高速化とは、ベクトルデータベースにおいて、大規模な高次元ベクトルデータ（エンベディング）の検索効率を向上させるための重要なインデックス手法の一つです。SQは、浮動小数点数で表現される各次元の値を、より少ないビット数の整数値（スカラー値）に量子化することで、データのストレージサイズを大幅に削減し、メモリ使用量を抑えます。これにより、インデックスの構築時間を短縮し、クエリ時の近似最近傍探索（ANN）の速度を向上させることが可能となります。特に、精度と速度のバランスが求められるAI検索システムにおいて、高速なAI検索を実現する「インデックス手法」の選択肢として広く利用されています。

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