ベクトル空間
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実行中の API コール
// No intent applied
const result = baseVector;
最適化と圧縮
1. 白色化 (Whitening)
異方性を修正し、ドットを均等に散らばらせて検索解像度を向上させます。
2. 量子化 (Quantization)
1536 Bytes/vec
超圧縮技術。最大 32 倍に圧縮しても順位が維持されることを確認してください。
ROI シミュレーター (100万ベクトル)
$0 削減
推定DBストレージ:
6.0 GB
推定月額クラウド費用:
約 $180 / 月
検索インテント
インテントを動的追加：文字列からLLMベクトルを生成し、新しい変換行列を作成します。
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