MUVERA：高效的多向量检索算法
2025-06-26
现代信息检索依赖于神经嵌入模型，但多向量模型虽然精度高，却因计算复杂度高而效率低下。研究人员提出了一种名为MUVERA的新算法，通过构建固定维编码(FDE)，将复杂的多向量检索转化为简单的单向量最大内积搜索(MIPS)，从而在不牺牲精度的前提下显著提高效率。该算法的开源实现已发布在GitHub上。
现代信息检索依赖于神经嵌入模型，但多向量模型虽然精度高，却因计算复杂度高而效率低下。研究人员提出了一种名为MUVERA的新算法，通过构建固定维编码(FDE)，将复杂的多向量检索转化为简单的单向量最大内积搜索(MIPS)，从而在不牺牲精度的前提下显著提高效率。该算法的开源实现已发布在GitHub上。