向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索，特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。
IVFPQ 是一种用于数据检索的索引方法，它结合了倒排索引（Inverted File）和乘积量化（Product Quantization）的技术。这个方法通常应用在大规模数据检索任务中，特别是在处理非常大的数据数据库时表现出色。
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