Samenvatting
Het artikel onderzoekt hoe kwantisatie en Matryoshka-embeddings kunnen helpen bij het opschalen van vectorzoekopdrachten met een kostenbesparing van 80%. Door MRL te combineren met int8 en binaire kwantisatie kan men balans vinden tussen infrastructuurkosten en nauwkeurigheid van de resultaten.
Verdiep je kennis
Kennisbank
AI in Power BI — Copilot, Smart Narratives en meer
Ontdek alle AI-functies in Power BI: van Copilot en Smart Narratives tot anomaliedetectie en Q&A. Compleet overzicht met...
KennisbankChatGPT en BI — Hoe AI je data-analyse verandert
Ontdek hoe ChatGPT en generatieve AI de wereld van business intelligence veranderen. Van SQL en DAX genereren tot data-a...
KennisbankPredictive Analytics — Wat kan het voor jouw bedrijf?
Ontdek wat predictive analytics is, hoe het werkt en hoe je het inzet voor je bedrijf. Van de 4 niveaus van analytics to...