PSP团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 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。 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 ...