1000 万条向量占多少内存？

原始 = 条数 × 维度 × 4 字节。1024 维 → 1000 万条约 40GB；加 HNSW 索引约 ×1.5 = 60GB，需要分片或量化。

内存不够怎么办？

上 PQ（乘积量化）可压 8~32 倍，召回率小幅下降；或用磁盘型引擎（如 DiskANN）。先算清楚再选型。

AI & COMPUTE · 开发者算账系列

🧮

RAG 向量库要多少内存？条数×维度×精度×索引开销一次算清，云向量库月成本直接出。

💡为什么要做这个工具

RAG 上线前必算题：100 万条 1024 维向量到底多大？工具按维度×精度×索引类型（HNSW ×1.5）计算，附云向量库参考月成本。

默认值是典型配置（如 7B 模型、A100 单卡），按你的实际情况改。

改任何一个数，结论、明细、敏感性分析全部自动跟着变。

红黄绿结论卡告诉你够不够、贵不贵，行动清单告诉你下一步。

📏默认参数是典型档位（模型规模、卡型、单价），按你的实际配置改了再下结论

🪤云厂商价格与折扣变动快，以控制台实际报价为准，预留 20% 余量

🧮别只看峰值：显存和成本都要考虑峰值 + 平均 + 长尾三种口径

❓常见问题

1000 万条向量占多少内存？: 原始 = 条数 × 维度 × 4 字节。1024 维 → 1000 万条约 40GB；加 HNSW 索引约 ×1.5 = 60GB，需要分片或量化。
内存不够怎么办？: 上 PQ（乘积量化）可压 8~32 倍，召回率小幅下降；或用磁盘型引擎（如 DiskANN）。先算清楚再选型。