Embedding Dimension Reduction: When 1536 256 Doesn't Hurt Recall

El artículo explora la reducción de la dimensión de los embeddings de 1536 a 256 sin perjudicar la calidad de la recuperación, aprovechando la nueva característica de truncamiento de OpenAI. Esta optimización busca disminuir significativamente la huella de memoria de los índices vectoriales y mejorar la latencia de las consultas.