嵌入中的矢量量化 (VQ) 将高维矢量压缩为一组较小的代表性矢量 (称为质心)，以减少存储并提高计算效率。这是通过使用诸如k-means的算法将向量空间划分为聚类来实现的，其中每个聚类由质心表示。然后通过其分配的聚类的质心来近似每个嵌入。
量化的向量被存储为质心的索引而不是原始嵌入，从而显著减少了存储器使用。例如，在近似最近邻 (ANN) 搜索中，VQ允许有效地处理大规模嵌入数据。
然而，矢量量化引入了近似误差，这可能会稍微降低下游任务的准确性。必须根据应用程序的要求仔细平衡压缩和精度之间的权衡。像乘积量化 (PQ) 这样的现代方法扩展了这个想法，以实现更高的可扩展性和效率。