向量数据库与RAG模型在嵌入式设备中使用ivfsq索引的重要性

IVF-SQ（倒排文件标量量化索引，Inverted File Scalar Quantization）是一种适用于嵌入式设备和端侧计算的向量索引方案，其核心优势在于减少索引占用空间，同时提高检索效率。在嵌入式设备计算资源受限的背景下，采用 IVF-SQ 索引可以有效降低存储开销，使向量数据库能够在端侧设备上高效运行。

1. 嵌入式设备的存储受限问题

1.1 向量数据库索引在嵌入式设备中的挑战

嵌入式设备（如智能手机、智能家居设备、可穿戴设备等）相比服务器端，面临存储和计算资源受限的问题：

存储限制：嵌入式设备通常采用 eMMC、UFS 或 NAND Flash 存储，存储空间有限，不适合存储大规模的高维向量数据。
计算限制：嵌入式设备的 CPU 和内存资源相对较低，难以高效运行复杂的向量搜索算法，如大规模 ANN（Approximate Nearest Neighbor）检索。
带宽受限：在边缘设备上进行数据传输的带宽通常有限，直接使用完整向量进行计算会导致延迟增加。
因此，在端侧设备部署向量数据库索引时，需要使用 更轻量化的索引方案，以降低存储开销，同时保证搜索效率。

2. 为什么向量数据库在嵌入式设备中需要 IVF-SQ？

IVF-SQ 通过倒排文件索引（IVF）结合标量量化（SQ, Scalar Quantization），能显著降低向量数据库索引的存储成本，同时保持较好的检索精度，适用于存储受限的嵌入式设备。