TurboQuant：搜索技术的重大突破
Google最近发布了一篇博客文章，介绍了一项名为TurboQuant的向量搜索技术突破。Google在博客中表示：”这项技术具有深远的潜在影响……特别是在搜索和AI领域。”
Marie Haynes认为，TurboQuant的潜在影响是惊人的。它不仅能带来更多AI Overviews、更强大的个性化搜索、即时索引，还能大幅提升AI代理的能力，并在物理世界中实现大规模AI应用。
TurboQuant如何工作
TurboQuant是一套高级算法，能大幅减少AI处理的内存需求。根据TurboQuant论文的摘要，这种方法不仅优于现有的向量搜索方法，还将构建向量搜索索引的时间减少到”几乎为零”。
要理解TurboQuant，我们需要先了解三个概念：向量嵌入、向量搜索和向量量化。
向量嵌入（Vector Embeddings）
向量嵌入是将文本（或图像、视频）转换成一系列数字的方法。这些数字编码了词语或概念的语义含义和关系。
Google在2013年的Word2Vec论文中展示了一个惊人的例子：如果你取向量”King”减去向量”Man”，再加上向量”Woman”，结果几乎正好落在向量”Queen”的位置。
这意味着我们可以通过数学运算来理解和操作语义概念。
向量搜索（Vector Search）
既然词语和概念可以被映射为数学坐标，向量搜索就是找出哪些点在空间中彼此最接近的过程。
例如，当用户搜索”如何在后院种植超辣辣椒”时，传统搜索引擎会寻找包含这些确切词语的文本。而向量搜索会将查询嵌入到向量空间中，与该查询语义相似的内容会在向量空间中出现在附近位置。
向量量化（Vector Quantization）
向量搜索虽然强大，但有一个问题：在多维度空间中进行向量搜索需要消耗大量内存。内存是最近邻搜索的瓶颈，而Google Search中使用了向量搜索的部分正是依赖这种搜索。
向量量化是一种数学技术，用于减小这些庞大数据点的体积。它压缩向量，就像超级高效的zip文件。
但向量量化的问题是：压缩数据会降低结果质量，而且量化过程还会额外增加内存负担。
TurboQuant如何解决内存问题
TurboQuant通过以下方式解决这些问题：
- 旋转向量：TurboQuant将大数据向量进行旋转，简化其几何结构，使其更容易映射到更小的离散符号或数字集合。
- 类似JPEG压缩：这种压缩方式让系统能够捕捉原始向量的主要概念，但使用更少的内存。
- QJL错误检查：TurboQuant使用QJL（Quantized Johnson-Lindenstrauss）进行数学错误检查，仅用1位内存就能修正压缩留下的微小错误。
结果是什么？新向量只是原始向量大小的一小部分，但保持了相同的准确性，让AI能够更快地处理信息。
TurboQuant对搜索意味着什么
我们已经了解到，跨大量数据进行向量搜索既慢又不准确，但TurboQuant让它变得更快且准确。TurboQuant论文称，这项技术将数据索引到向量空间的时间减少到”几乎为零”。
这让我想起了Google工程师Pandu Nayak在DOJ vs Google审判中关于RankBrain的证词。Nayak说，传统搜索系统用于初始排名结果，然后RankBrain用于重新排名前20-30个结果。他们只在前20-30个结果上运行它，因为这是一个昂贵的运行过程。
我认为TurboQuant改变了这一点！如果TurboQuant将索引时间减少到几乎为零，并大幅削减存储大规模向量数据库所需的内存，那么在历史上跨超过20或30个文档运行向量搜索的成本就完全消失了。
TurboQuant让Google能够运行大规模语义搜索。
我们可能会看到的变化
1. 真正有用且有趣的内容更容易被展示
Google使用AI来理解搜索者真正想要完成什么，然后再次使用AI来预测他们会发现什么是有帮助的。TurboQuant应该让第二步变得更快，并允许更多选择被包含在AI用于推荐的向量空间中。
2. 我们可能会看到更多AI Overviews
从用户的角度来看，AI Overviews正变得越来越有帮助。TurboQuant应该让Google能够收集可能有助于回答用户问题的信息，即使是复杂的问题，然后即时生成AI生成的答案。
3. 个性化搜索将变得更强大
Google推出了Personal Intelligence，本周它在更多国家可用。TurboQuant应该让Google更容易成为高度个性化、实时的AI助手。
4. 代理系统的能力将大幅提升
代理严重受其上下文窗口和检索信息速度的限制。有了TurboQuant，AI代理将拥有无限的、完美可回忆的长期记忆。它将能够在毫秒内即时搜索你与其分享的每一次互动、文档、电子邮件和偏好。
5. 视觉驱动的搜索将更有帮助
通过AI眼镜或Gemini Live看到的海量视觉数据将能够被转换成向量空间。你的眼镜将成为你强大的视觉记忆层。
6. 机器人将变得更有能力
现在如果你把一个机器人放在客厅里，让它整理，它会被数量庞大的物体和试图理解它们的语义上下文以及如何处理每一个物体所淹没。TurboQuant将让机器人变得更加智能和有能力。
作为SEO，我们该如何应对？
对于那些专注于深入理解和满足用户意图而非技巧或技术改进的人来说，这并没有太大改变。
对某些企业来说，将有更多动力创建深入、真正有帮助的内容。但对其他企业，特别是那些商业模式涉及整理世界信息的企业，TurboQuant可能会让你失去更多流量，因为AI Overviews将满足过去登陆你网站的搜索者。
Marie的预测
Marie预测TurboQuant可能是2026年3月核心更新的一部分。如果属实，那么我们将看到Google有更多能力在数百个可能的结果中进行语义搜索，几乎即时为搜索者提供准确和有帮助的信息。对传统SEO因素（如链接和SEO-focused文案）的依赖将更少。
DeepMind CEO Demis Hassabis预测，AGI将在未来5到10年内实现。当被问及这个问题时，他几乎总是说，还需要AI的几个突破才能达到。
TurboQuant可能是其中之一。
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