首頁 ai 向量資料庫大小計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 向量資料庫大小計算機 輸入 向量數量1,000,000維度1,536每個數值的位元組數4索引額外負擔25 % AI & LLM 向量資料庫大小計算機 由向量數量、向量維度、每個數值的位元組數，以及近似最近鄰結構所增加的索引額外負擔，估算嵌入索引的儲存空間。 輸入 向量 向量數量 儲存的嵌入向量數量，通常每個文件區塊對應一個。大型知識庫往往會儲存數百萬個向量。 維度 ≥ 1 每個向量的長度，由嵌入模型決定。常見數值為 384、768 與 1,536；維度越大能捕捉越多細節，但也占用更多空間。 每個數值的位元組數 ≥ 1 向量中每個數字的儲存量。全精度（float32）為 4 位元組；半精度（float16）為 2；量化的 8 位元（int8）為 1，以少許準確度換取四分之一的大小。 索引 索引額外負擔 % 0 – 400 % 搜尋索引在原始向量之外額外增加的儲存量。如 HNSW 等圖索引會為每個向量儲存鄰接連結，通常增加 20% 到 50%。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 總大小 GB 原始向量 ... 加上 25 % 的索引額外負擔，合計 ... 的儲存空間。 詳細資料 原始向量大小 GB 僅向量本身的儲存量：1,000,000 個向量、每個 1,536 個數值、每個數值 4 位元組，在任何索引結構之前為 ...。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-22 什麼是向量資料庫大小 向量資料庫大小是指儲存一組嵌入向量，連同建立在其上的搜尋索引所需的儲存空間。當檢索系統嵌入一個語料庫時，每個文件區塊都會變成一個向量，也就是一串固定長度的數字，而所有這些向量都必須存放在能支援快速相似度搜尋的地方。其儲存空間取決於三件事：向量有多少個、每個向量有多長，以及每個數值占用多少位元組。 儲存空間如何累加 單一向量是一個含有 dimensions 個數字的陣列。每個數字以選定的精度儲存：32 位元浮點數為 4 位元組、16 位元浮點數為 2 位元組，或 8 位元量化整數為 1 位元組。將單一數值的位元組大小乘上維度，可得一個向量的大小，再乘上向量數量，便得到原始資料量。 在原始向量之上是索引。把查詢與每個儲存的向量逐一比較雖然準確，但當數量達到數百萬時就會變慢，因此向量資料庫會建立近似最近鄰結構，最常見的是 HNSW 圖，使搜尋只需走訪一小部分向量。該圖會為每個向量儲存鄰接連結，而這些連結屬於額外資料，通常會在原始大小之外多出五分之一到二分之一。 公式 若有 NN 個維度為 dd 的向量、每個數值占 bb 位元組，則原始儲存量為 Sraw=N⋅d⋅bS_{raw} = N \cdot d \cdot bSraw=N⋅d⋅b 再加上比例為 oo 的索引額外負擔，便得到總量： S=Sraw⋅(1+o)S = S_{raw} \cdot (1 + o)S=Sraw⋅(1+o) 範例計算 考慮一個含有 2,400,000 個向量的儲存區，向量來自維度為 768 的模型，以全精度保存使每個數值占 4 位元組，並使用增加 35% 額外負擔的 HNSW 索引。原始大小為 Sraw=2,400,000×768×4=7,372,800,000 bytes≈7.37 GB\begin{aligned} S_{raw} &= 2{,}400{,}000 \times 768 \times 4 \\ &= 7{,}372{,}800{,}000 \text{ bytes} \\ &\approx 7.37 \text{ GB} \end{aligned}Sraw=2,400,000×768×4=7,372,800,000 bytes≈7.37 GB 加上索引後為 S=7.37 GB×1.35≈9.95 GB\begin{aligned} S &= 7.37 \text{ GB} \times 1.35 \\ &\approx 9.95 \text{ GB} \end{aligned}S=7.37 GB×1.35≈9.95 GB 若把同一批向量改用 8 位元量化，每個數值 1 位元組，則原始大小會降到約 1.84 GB、總量約 2.49 GB，縮減為四分之一，代價是距離計算上少許的精度損失。 注意事項與變化 此估算僅涵蓋向量與索引。多數資料庫還會在每個向量旁儲存原始文字區塊與中繼資料；對於較短的區塊，這部分內容的大小可能與向量本身相當，因此在估算總磁碟用量時請另行加入。降維與量化是縮減索引的兩個主要手段：把維度減半或量化為 int8，都會在套用任何索引額外負擔之前大幅縮減原始大小。 應用 儲存大小是主機成本的輸入，一旦你知道索引占用多少 GB，向量資料庫成本計算機 便可換算成每月帳單。此處所估算的向量，是由 嵌入成本計算機 計價的嵌入步驟產生，而向量數量通常取決於來源文件如何切分。 常見問題（FAQ）為什麼索引會增加額外負擔？儲存原始向量可讓你把查詢與每個向量逐一比較，但這種暴力掃描在規模變大時速度很慢。如 HNSW 等近似最近鄰索引會建立一個可導航的圖，使搜尋只需走訪一小部分向量。該圖會為每個向量儲存鄰接連結，這是向量本身之外的額外資料，通常會多出 20% 到 50%，視圖的連接密度而定。 量化能節省多少？嵌入數值以 32 位元浮點數產生，每個 4 位元組。改以 16 位元浮點數儲存可將空間減半，而 8 位元整數量化則縮減至四分之一。量化會在距離計算中引入微小的捨入誤差，但對檢索而言，排序品質的損失通常很小，因此 int8 是縮減大型索引的常見做法。每個數值的位元組數欄位可讓你直接比較這三種選項。 這是否包含中繼資料與文字？不包含。此估算僅涵蓋向量與搜尋索引。多數向量資料庫還會在每個向量旁儲存原始文字區塊，以及文件 ID、標題、標籤等中繼資料。對於較短的區塊，這部分內容的大小可能與向量相當甚至更大，因此在估算總磁碟用量時請另行加入。 免責聲明 此為向量與索引的概略儲存空間。實際資料庫還會儲存來源文字、中繼資料與內部記錄，而特定索引的額外負擔取決於其組態。請將結果視為規劃用估算值，而非精確的磁碟數字。 推薦的下一個 向量資料庫成本計算機 由儲存大小、每 GB 每月的費率，以及任何固定的平台費用，估算在代管服務上託管向量索引的每月與每年成本。 深入了解嵌入成本計算機 由文件數量、每份文件的詞元數與嵌入模型的每百萬詞元單價，估算將語料庫轉成嵌入向量供檢索使用的一次性成本。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機批次 API 節省計算機 +20 more Show less 每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機情境視窗容納計算機推論能源成本計算機嵌入成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 每月成本計算機LLM 速率限制規劃計算機 其他ai計算機 inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-22 什麼是向量資料庫大小 向量資料庫大小是指儲存一組嵌入向量，連同建立在其上的搜尋索引所需的儲存空間。當檢索系統嵌入一個語料庫時，每個文件區塊都會變成一個向量，也就是一串固定長度的數字，而所有這些向量都必須存放在能支援快速相似度搜尋的地方。其儲存空間取決於三件事：向量有多少個、每個向量有多長，以及每個數值占用多少位元組。 儲存空間如何累加 單一向量是一個含有 dimensions 個數字的陣列。每個數字以選定的精度儲存：32 位元浮點數為 4 位元組、16 位元浮點數為 2 位元組，或 8 位元量化整數為 1 位元組。將單一數值的位元組大小乘上維度，可得一個向量的大小，再乘上向量數量，便得到原始資料量。 在原始向量之上是索引。把查詢與每個儲存的向量逐一比較雖然準確，但當數量達到數百萬時就會變慢，因此向量資料庫會建立近似最近鄰結構，最常見的是 HNSW 圖，使搜尋只需走訪一小部分向量。該圖會為每個向量儲存鄰接連結，而這些連結屬於額外資料，通常會在原始大小之外多出五分之一到二分之一。 公式 若有 NN 個維度為 dd 的向量、每個數值占 bb 位元組，則原始儲存量為 Sraw=N⋅d⋅bS_{raw} = N \cdot d \cdot bSraw=N⋅d⋅b 再加上比例為 oo 的索引額外負擔，便得到總量： S=Sraw⋅(1+o)S = S_{raw} \cdot (1 + o)S=Sraw⋅(1+o) 範例計算 考慮一個含有 2,400,000 個向量的儲存區，向量來自維度為 768 的模型，以全精度保存使每個數值占 4 位元組，並使用增加 35% 額外負擔的 HNSW 索引。原始大小為 Sraw=2,400,000×768×4=7,372,800,000 bytes≈7.37 GB\begin{aligned} S_{raw} &= 2{,}400{,}000 \times 768 \times 4 \\ &= 7{,}372{,}800{,}000 \text{ bytes} \\ &\approx 7.37 \text{ GB} \end{aligned}Sraw=2,400,000×768×4=7,372,800,000 bytes≈7.37 GB 加上索引後為 S=7.37 GB×1.35≈9.95 GB\begin{aligned} S &= 7.37 \text{ GB} \times 1.35 \\ &\approx 9.95 \text{ GB} \end{aligned}S=7.37 GB×1.35≈9.95 GB 若把同一批向量改用 8 位元量化，每個數值 1 位元組，則原始大小會降到約 1.84 GB、總量約 2.49 GB，縮減為四分之一，代價是距離計算上少許的精度損失。 注意事項與變化 此估算僅涵蓋向量與索引。多數資料庫還會在每個向量旁儲存原始文字區塊與中繼資料；對於較短的區塊，這部分內容的大小可能與向量本身相當，因此在估算總磁碟用量時請另行加入。降維與量化是縮減索引的兩個主要手段：把維度減半或量化為 int8，都會在套用任何索引額外負擔之前大幅縮減原始大小。 應用 儲存大小是主機成本的輸入，一旦你知道索引占用多少 GB，向量資料庫成本計算機 便可換算成每月帳單。此處所估算的向量，是由 嵌入成本計算機 計價的嵌入步驟產生，而向量數量通常取決於來源文件如何切分。 常見問題（FAQ）為什麼索引會增加額外負擔？儲存原始向量可讓你把查詢與每個向量逐一比較，但這種暴力掃描在規模變大時速度很慢。如 HNSW 等近似最近鄰索引會建立一個可導航的圖，使搜尋只需走訪一小部分向量。該圖會為每個向量儲存鄰接連結，這是向量本身之外的額外資料，通常會多出 20% 到 50%，視圖的連接密度而定。 量化能節省多少？嵌入數值以 32 位元浮點數產生，每個 4 位元組。改以 16 位元浮點數儲存可將空間減半，而 8 位元整數量化則縮減至四分之一。量化會在距離計算中引入微小的捨入誤差，但對檢索而言，排序品質的損失通常很小，因此 int8 是縮減大型索引的常見做法。每個數值的位元組數欄位可讓你直接比較這三種選項。 這是否包含中繼資料與文字？不包含。此估算僅涵蓋向量與搜尋索引。多數向量資料庫還會在每個向量旁儲存原始文字區塊，以及文件 ID、標題、標籤等中繼資料。對於較短的區塊，這部分內容的大小可能與向量相當甚至更大，因此在估算總磁碟用量時請另行加入。 免責聲明 此為向量與索引的概略儲存空間。實際資料庫還會儲存來源文字、中繼資料與內部記錄，而特定索引的額外負擔取決於其組態。請將結果視為規劃用估算值，而非精確的磁碟數字。
