Qdrant(@qdrant_engine)· Qdrant (@qdrant_engine)·· 3 天前AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Qdrant 实测 Google EmbeddingGemma 2：向量内存降 77 倍，保留 94.5% 检索质量
77× less vector RAM. 94.5% of baseline retrieval quality. We got early access to Google EmbeddingGe...
AI 导读
Qdrant 提前拿到 Google EmbeddingGemma 2 并测试其 Matryoshka 兼容嵌入在 Qdrant 中可压缩到何种程度。通过更短向量、量化与重打分组合，向量内存占用降低约 77 倍，同时保留基线 94.5% 的检索质量。Google 在 EmbeddingGemma 2 发布公告中也提到了这项工作。
来源：Qdrant(@qdrant_engine) · x.com