A quantização binária mapeia cada dimensão de um embedding, originalmente representada por um valor de 32 bits, para um bit com base no sinal. Segundo o post, um vetor de 4.096 bytes pode ser reduzido a 128 bytes.
Menos armazenamento pode ser útil na construção e na operação de sistemas de retrieval. A redução descrita, por si só, não informa como a técnica afeta a qualidade dos resultados; avalie essa qualidade com dados e consultas representativos do seu caso.
Para estudar ou aplicar a técnica com IA, evite incluir dados pessoais ou confidenciais nos prompts quando não forem necessários. Se precisar trabalhar com esses dados, confira a política da organização e use ambientes e permissões aprovados.
Em Rota Nacional, embeddings estão em prévia. Antes de um modelo executar, a plataforma detecta dados pessoais e aplica a política da organização, que pode substituí-los por marcadores, removê-los ou bloquear a solicitação. Isso não determina se a quantização atende aos requisitos do seu sistema.