This New Vector Quantization Breaks the Memory vs Recall Trade-off 🚀
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YouTubeZilliz
This New Vector Quantization Breaks the Memory vs Recall Trade-off 🚀
Vector search performance often comes down to a painful trade-off: memory usage versus recall. In Milvus 2.6, we introduced RaBitQ — a new quantization method designed to break that trade-off. It significantly reduces memory usage for high-dimensional vectors while keeping recall loss minimal: • 10%+ higher accuracy compared to traditional ...
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