Diez millones de embeddings de 768 dimensiones almacenados en float32 ocupan unos 30,72 GB antes de sumar metadatos, identificadores y estructuras de búsqueda. TurboVec reduce la parte vectorial a cerca de 4 GB mediante TurboQuant, un sistema de cuantización desarrollado por Google que no necesita entrenar un libro de códigos específico para cada corpus. Para desarrolladores y administradores de sistemas,