如何提高 RAG 32x 的内存效率（附代码说明）
本文介绍了利用二进制量化技术将 RAG（检索增强生成）系统内存效率提高 32 倍的方法。作者以 Perplexity 和 Azure 为例，详细展示了如何使用 Llama Index、Milvus 向量数据库和 Groq 托管的 Kimi-K2 模型构建系统。该系统可在 30 毫秒内查询 3600 万个向量，并在 1 秒内生成响应。文章提供了从数据加载、生成二值嵌入、向量索引到检索生成的完整代码实现。
本文介绍了利用二进制量化技术将 RAG（检索增强生成）系统内存效率提高 32 倍的方法。作者以 Perplexity 和 Azure 为例，详细展示了如何使用 Llama Index、Milvus 向量数据库和 Groq 托管的 Kimi-K2 模型构建系统。该系统可在 30 毫秒内查询 3600 万个向量，并在 1 秒内生成响应。文章提供了从数据加载、生成二值嵌入、向量索引到检索生成的完整代码实现。