主要观点：

• 过去一年 Meilisearch 致力于混合搜索，将关键词搜索与语义搜索结合，使用基于 Spotify 技术的 Arroy 向量存储。
• 客户大量使用 arroy 后达到机器极限，如 64GiB 内存的机器对 768 维度模型只能索引 1500 万嵌入向量。
• 引入二进制量化（Binary Quantization）概念，将 32 位浮点数嵌入向量转换为 1 位数字，可将磁盘和内存使用量除以 32，能在 64GiB 内存下索引多达 4.8 亿嵌入向量，但需处理 0 和 1 的转换问题。
• 展示了二进制量化在不同维度嵌入向量上的实验结果，包括索引时间、搜索时间和磁盘大小等方面，在 1500 维度以上数据集，对召回率影响较小，在磁盘空间、索引速度等方面有显著优势。
• 推荐 OpenAI 用户使用 Meilisearch/arroy 的二进制量化功能，后续文章将比较 Meilisearch/arroy 与竞争对手。

关键信息：

• 相关博客系列文章：Spotify-Inspired: Elevating Meilisearch with Hybrid Search and Rust等。
• 二进制量化函数的 SIMD neon 特定版本代码及解释。
• 不同维度嵌入向量在不同版本下的索引时间、搜索时间和磁盘大小等具体数据。

重要细节：

• 介绍了二进制量化的概念及处理 0 和 1 的技巧。
• 展示了二进制量化前后在不同维度嵌入向量上的性能对比图表。
• 提及后续将比较 Meilisearch/arroy 与竞争对手的 Filtered DiskANN 功能。