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只改2行代码，RAG效率暴涨30%！可扩展至百亿级数据规模应用
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原文中文，约3300字，阅读约需8分钟。
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内容提要
PSP方法通过改动两行代码，使RAG向量检索效率提升30%，适用于大规模数据应用，突破了传统检索的局限，优化了搜索过程，具备良好扩展性，能有效处理十亿、百亿级数据。
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关键要点
- PSP方法通过改动两行代码，使RAG向量检索效率提升30%。
- PSP适用于多种任务，包括文搜文、图搜图、文搜图和推荐系统召回。
- PSP方法突破了传统向量检索的局限，具备良好的扩展性，适合十亿、百亿级别的大规模应用。
- 传统向量检索方法主要基于欧几里得距离，而PSP强调比较语义相关性，即最大内积。
- PSP通过微小改动使老图结构能够找到最大内积的最优解，并设置提前停止策略以提高检索速度。
- 向量检索是支撑AI产品的核心技术，关键在于选择合适的度量空间。
- 最大内积检索领域缺乏像HNSW、NSG这样的现象级算法，很多方法在不同数据集上效果不佳。
- PSP研究团队发现，通过简单的贪心算法可以在欧式距离设计的图索引上找到全局最优的最大内积解。
- PSP优化了搜索行为，避免冗余计算，通过合理引导搜索过程来提高效率。
- PSP在多个大规模、高维度数据集上进行了测试，表现出稳定、高效和良好的可扩展性。
❓
延伸问答
PSP方法如何提升RAG向量检索效率？
PSP方法通过改动两行代码，使RAG向量检索效率提升30%。
PSP方法适用于哪些任务？
PSP方法适用于文搜文、图搜图、文搜图和推荐系统召回等多种任务。
PSP方法与传统向量检索方法有什么不同？
PSP方法强调比较语义相关性，即最大内积，而传统方法主要基于欧几里得距离。
PSP方法如何优化搜索过程？
PSP通过设置提前停止策略和合理引导搜索行为，避免冗余计算，提高检索速度。
PSP方法在大规模数据集上的表现如何？
PSP在多个大规模、高维度数据集上测试表现稳定、高效，具备良好的可扩展性。
PSP方法的核心技术是什么？
PSP方法的核心技术是向量检索，关键在于选择合适的度量空间。
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