빠른 시작
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count 및 dims 입력
예를 들어 1536개의 디미에서 100k 예예를 사용할 수 있습니다 (text-embedding-3-small).
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dtype 선택
float32, float16 또는 int8은 값당 바이트를 설정합니다.
내장 저장 계산기
RAG 또는 RAG 또는 RAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RAG 또는 RAG RAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RARAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RARARAG 또는 RARARAG 또는 RARAG 또는 또는 RAG 또는 또는 RAG
개인 정보 보호: 로컬로 처리되고, 결코 업로드하지 않습니다.
↓ 아래의 입력 영역에 결결과를 즉시 볼 수 있습니다.
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
메모
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。
RAG 또는 RAG 또는 RAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RAG 또는 RAG RAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RARAG RAG 또는 RAG RAG 또는 RARARAG 또는 RARARAG 또는 RARAG 또는 또는 RAG 또는 또는 RAG
지수 오버헤드
HNSW 및 IVF 지수는 종종 원료 수수수치를 초과합니다.이 도구는 payload만 계산합니다.
일반적인 워크플로우
RAG 시스템을 배포할 때 개발자는 일반적으로 먼저 임베딩 모델 (예: 3072차원의 텍스트 임베딩-3-large)을 식별하고 문서 문문서 문서의 수를 추정합니다.이 세 가지 주요 매개 변수 (count, dimensions, dtype) 를 입력함으로써 이 도구는 서버 구성 또는 클라우드 스토리지 계획에 도움이 되는 원시 스토리지 요구 사항을 즉시 계산합니다.
예: 100만 개의 float32768차원의 예예를 들어 ~3GB를 차지합니다.float16로 전환하면 크기를 절반으로 줄이지만 정밀도를 잃을 수 있습니다.이 도구는 결과를 비교하기 위해 실시간 매개 변수 조정을 허용하며, 모델 선택 중 저장 비용을 검증하는 데 이상적입니다.
예제
예제
Input
100000 vectors, 1536 dims, float32
Output
~586 MB
FAQ
메타데이터를 포함합니까?
문서 ID, 페이로드 또는 기타 메타데이터 필드가 없습니다.
실제 데이터베이스 저장소가 도구의 추정을 초과하는 이유는 무엇입니까?
Milvus/Pinecone는 일반적으로 1.3-2x 원시 데이터 크기가 필요합니다.이 도구는 원시 계산에 초점을 맞추고 있습니다. 데이터베이스의 문서에 따라 예산을 조정합니다.