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Matryoshka 表示学习：截断向量如何兼顾嵌入维度与检索效率

企业向量检索常面临存储与延迟的权衡。本文以知识库检索为例，解释 Matryoshka 表示学习如何通过嵌套损失训练，使嵌入向量的前若干维度保留主要语义，从而支持按需截断维度以降低存储与检索开销，并分析截断对精度的影响、训练成本与部署权衡。