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

Cet article aborde la réduction des dimensions d'embeddings de 1536 à 256 sans nuire au rappel, en exploitant la nouvelle fonctionnalité de troncation d'OpenAI. Cette optimisation vise à réduire considérablement l'empreinte mémoire des index vectoriels et à améliorer la latence des requêtes.