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认识 LEANN:一款将 6000 万块 RAG 索引从 201 GB 缩减至 6 GB 的开源向量索引

加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 推出开源向量索引 LEANN,它几乎不存储嵌入向量,而是在查询时重新计算。基准测试显示,一个 6000 万块的维基百科索引从 201 GB 降至 6 GB,同时在与 HNSW 相同的 90% 召回率下取得相同的下游准确率,代价是检索时间从毫秒级升至数秒。

来源MarkTechPost作者: Asif Razzaq
认识 LEANN:一款将 6000 万块 RAG 索引从 201 GB 缩减至 6 GB 的开源向量索引
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要点

  • LEANN 保存剪枝图并按查询需求重算嵌入,使 6000 万块索引从 201 GB 降至 6 GB(论文中的 76 GB 语料从 188 GB 降至 4 GB)。
  • 在 NQ 上以 90% 召回率匹配 HNSW 的 25.5% 下游准确率,但检索耗时 2.48 秒,而 HNSW 仅 0.05 秒。
  • 采用两级搜索、动态批处理和高度保留剪枝来加快重算,嵌入重算仍占约 76% 的查询延迟。
  • 代码以 MIT 许可发布,提供文档、邮件、浏览器历史等即用应用,并可作为 MCP 语义搜索服务器运行。

要点与分析由自动化流程生成,可能有误,请结合原始来源核实。