主要观点：

• 向量嵌入本身很巧妙，二进制量化向量嵌入更令人印象深刻，能在 32 倍压缩下保留 95%以上检索准确率和约 25 倍检索速度提升。
• 介绍了嵌入的概念，即把任意文本转化为能代表内容意义的数字序列，LLM 用嵌入表示输入文本，嵌入可用于搜索相似内容。
• 二进制量化将向量嵌入的 32 位浮点数权重转换为单个比特，用汉明距离搜索相似内容，一些模型在使用二进制量化嵌入时能保留较高默认性能。
• 与俄罗斯套娃嵌入（Matryoshka embeddings）相比，二进制量化在缩小向量尺寸时能保持较高准确率，而套娃嵌入在切片到小于 50%或 25%原始尺寸时性能下降明显。
• 二进制量化套娃嵌入结合了两种技术，在切片向量的同时量化权重，能在很小尺寸下保留较高准确率。
• 使用二进制嵌入能节省存储成本，且距离计算更快，二进制量化向量在检索时比浮点数向量有 15 - 45 倍速度提升，平均 25 倍。
• 作者利用 MixedBread 的模型构建个性化内容推送，因向量相似性查找变慢，尝试二进制量化后解决了速度问题，对其印象深刻并将继续关注。

关键信息：

• 不同模型在不同量化方式下的嵌入尺寸、默认嵌入尺寸百分比、MTEB 检索分数及默认性能百分比等数据。
• 介绍了余弦相似度、汉明距离等概念及相关计算。
• 提及了一些相关的模型，如mxbai-embed-large-v1、all-MiniLM-L6-v2、nomic-embed-text-v1.5、cohere-embed-english-v3.0等。
• 作者的实践经历，即通过使用二进制量化解决向量相似性查找速度问题。

重要细节：

• 给出了各种嵌入方式的具体数据对比，如浮点数默认情况下嵌入尺寸为 4096 字节等。
• 详细说明了二进制量化和套娃嵌入的原理及操作方式。
• 提到了不同模型在不同量化方式下性能的具体数值变化。
• 阐述了二进制嵌入在存储成本和计算速度方面的优势。