RAG检索加速新突破：利用BinaryQuantization实现40倍速提升

RAG检索加速新突破：利用Binary Quantization实现40倍速提升，32倍内存节省🚀

• Perplexity、Google Vertex RAG、Azure搜索管线均已采用该技术，业界认可度高

• 结合Milvus开源向量库自托管，Firecrawl实时网页检索，CrewAI调度，Ollama本地部署GPT-OSS，打造高效多代理法律助手

• 流程五步走：查询检索（BQ加速）→生成初稿→路由器评测→必要时触发网页搜索→聚合上下文生成最终答案

• Binary Quantization核心优势：极大压缩向量存储，查询时用二进制检索大幅减少计算量，实现毫秒级响应（50ms内检索5000万+向量）

• 权衡点：量化带来语义信息损失，可通过增加检索数量和重排序策略弥补

• 该方案不仅提升检索效率，更兼顾结果质量和实时性，适合大规模、动态知识库场景

• 全流程代码及演示开源，便于复制和定制，推动RAG技术由理论向生产落地转型

详细解读及代码示例👉x.com/akshay_pachaar/status/1958510665217532012

应用演示👉lightning.ai/lightning-purchase-test/studios/multi-agent-legal-assistant-powered-by-gpt-oss

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