只改2行代码，RAG效率暴涨30%
量子位 ｜ 2025-06-20

只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%！

不仅适用于文搜文”、“图搜图”、“文搜图”、“推荐系统召回”多种任务；而且具备良好扩展性，适合十亿、百亿级别大规模应用。

浙江大学高云君、柯翔宇团队联手向量检索领域大佬傅聪，开源新方法PSP（Proximity graph with Spherical Pathway），突破RAG两大难题。

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简单来说，主流向量检索方法都是基于欧几里得距离设计，主要看“谁离你最近”；但有时AI其实更需要比较“语义相关性”，也就是最大内积、看谁最相似。

以往的内积检索办法，不能像欧式距离检索方法那样满足数学上的三角关系，所以很多老方法失效。

PSP发现，只要进行微小改动，老图结构也能找到最大内积最优解。

而且PSP还设置了提前停止策略，能判断检索是否应该提前结束，避免浪费算力，让搜索更快。

AI产品背后的技术核心

向量检索，是支撑起明星AI产品的核心技术组件。它不仅大大拓宽传统语义检索（关键词检索）的边界，和大模型的配合更是浑然天成。

如何发挥这项技术的真正潜力，让向量模型和向量数据库的组合真正跑出效果，关键在于——选对“度量空间”。