Avvio veloce
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Inserire il count e dims
ad esempio 100k vettori a 1536 dims (text-embedding - 3 - small).
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Pick dtype
float32, float16 o int8 imposta byte per valore.
Incorporare il calcolatore di stoccaggio
Stimare rapidamente la dimensione del payload denso quando si pianifica la capacità di RAG o DB vettoriale (indice escluso).
Privacy: elaborato localmente, mai caricato.
↓ Incolla nell 'area di input qui sotto per vedere i risultati istantaneamente
按向量条数、维度与数据类型估算原始向量存储占用（不含索引开销）。
字节
614,400,000
MB
585.94
GB
0.5722
Note
存储说明
仅计算稠密向量本体大小。向量库索引、元数据与副本会额外占用磁盘。
Stimare rapidamente la dimensione del payload denso quando si pianifica la capacità di RAG o DB vettoriale (indice escluso).
Indice Overhead
Gli indici di HNSW e IVF spesso superano i vettori grezzi; questo strumento conta solo il carico utile.
Tipico Workflow
Quando si implementa un sistema RAG, gli sviluppatori in genere identificano prima il modello di incorporamento (ad esempio, text-embedding - 3 - large con 3072 dimensioni) e stimare il numero di pezzi di documento. Inserendo questi tre parametri chiave (count, dimensioni, dtype), questo strumento calcola istantaneamente i requisiti di archiviazione grezzo, aiutando nella configurazione del server o nella pianificazione dello storage cloud.
Esempio: 1 milione di vettori float32 con 768 dimensioni occupano ~ 3GB. Passare a float16 dimezza le dimensioni, ma può perdere precisione. Lo strumento consente di regolare i parametri in tempo reale per confrontare i risultati, ideale per la convalida dei costi di archiviazione durante la selezione del modello.
Esempi
Esempio
Input
100000 vectors, 1536 dims, float32
Output
~586 MB
FAQ
Include i metadati?
Nessun documento ID, payload o altri campi di metadati.
Perché l'archiviazione effettiva del mio database supera la stima dello strumento?
I database vettoriali richiedono spazio extra per le strutture di indice (ad esempio, grafici HNSW), metadati di documento e overhead di compressione. Milvus / Pinecone richiede tipicamente 1,3-2 volte la dimensione dei dati grezzi. Questo strumento si concentra sul calcolo grezzo: regolare i budget per la documentazione del database.