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Calculador de armazenamento

Estimar rapidamente o tamanho da carga útil de incorporação densa ao planejar a capacidade de RAG ou DB vetorial (index excluído).

Privacidade: processado localmente, nunca carregado.

↓ Colar na área de entrada abaixo para ver os resultados instantaneamente

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

Notas

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。

Estimar rapidamente o tamanho da carga útil de incorporação densa ao planejar a capacidade de RAG ou DB vetorial (index excluído).

Iniciação rápida

  1. Introduzir Count e Dims

    Por exemplo, 100k vetores em 1536 dims (text-embedding - 3 - small).

  2. Pick dtype

    float32, float16 ou int8 define bytes por valor.

Índice Overhead

Os índices HNSW e FIV geralmente excedem os vetores brutos; esta ferramenta conta apenas a carga útil.

Fluxo de trabalho típico

Ao implantar um sistema RAG, os desenvolvedores geralmente identificam primeiro o modelo de incorporação (por exemplo, text-embedding - 3 - large com 3072 dimensões) e estimar o número de pedaços do documento. Ao inserir esses três parâmetros-chave (contagem, dimensões, dtype), esta ferramenta calcula instantaneamente os requisitos de armazenamento bruto, ajudando na configuração do servidor ou no planejamento de armazenamento em nuvem.

Exemplo: 1 milhão de vetores float32 com 768 dimensões ocupam ~ 3GB. A mudança para float16 reduz o tamanho pela metade, mas pode perder precisão. A ferramenta permite ajustes de parâmetros em tempo real para comparação de resultados, ideal para validação de custos de armazenamento durante a seleção de modelo.

Exemplos

Exemplo

Input

100000 vectors, 1536 dims, float32

Output

~586 MB

FAQ

Inclui metadados?

Nenhum documento IDs, cargas úteis, ou outros campos de metadados.

Por que o armazenamento real do meu banco de dados excede a estimativa da ferramenta?

Os bancos de dados vetoriais exigem espaço extra para estruturas de índice (por exemplo, gráficos HNSW), metadados do documento e sobrecarga de compressão. Milvus / Pinecone normalmente precisa de 1,3 - 2x tamanho de dados brutos. Esta ferramenta se concentra no cálculo bruto - ajuste orçamentos por documentação do seu banco de dados.