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認識 LEANN:一款將 6000 萬塊 RAG 索引從 201 GB 縮減至 6 GB 的開源向量索引

加州大學伯克利分校 Sky Computing Lab 推出開源向量索引 LEANN,它幾乎不存儲嵌入向量,而是在查詢時重新計算。基準測試顯示,一個 6000 萬塊的維基百科索引從 201 GB 降至 6 GB,同時在與 HNSW 相同的 90% 召回率下取得相同的下游準確率,代價是檢索時間從毫秒級升至數秒。

來源MarkTechPost作者: Asif Razzaq
認識 LEANN:一款將 6000 萬塊 RAG 索引從 201 GB 縮減至 6 GB 的開源向量索引
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工程師進階

要點

  • LEANN 保存剪枝圖並按查詢需求重算嵌入,使 6000 萬塊索引從 201 GB 降至 6 GB(論文中的 76 GB 語料從 188 GB 降至 4 GB)。
  • 在 NQ 上以 90% 召回率匹配 HNSW 的 25.5% 下游準確率,但檢索耗時 2.48 秒,而 HNSW 僅 0.05 秒。
  • 採用兩級搜索、動態批處理和高度保留剪枝來加快重算,嵌入重算仍佔約 76% 的查詢延遲。
  • 代碼以 MIT 許可發佈,提供文檔、郵件、瀏覽器歷史等即用應用,並可作為 MCP 語義搜索服務器運行。

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