核心观点 - 浙江大学团队开源新方法PSP，通过修改两行代码使RAG向量检索效率提升30%，适用于多种任务并支持十亿、百亿级别大规模应用[1] - PSP突破最大内积检索难题，解决传统方法因不满足三角关系导致的失效问题[3][4] - 该方法设置提前停止策略避免算力浪费，显著提升搜索速度[5] 技术背景 - 向量检索是AI产品核心技术组件，但主流算法如HNSW、NSG均基于欧式空间设计，导致语义相关性检索出现偏差[6][7] - 最大内积检索领域长期缺乏现象级算法，现有方法存在数据集适应性差的问题[7] - 内积空间因缺乏"三角不等式"属性，难以实现高效检索空间裁剪[9][10] 技术突破 - PSP证明在欧式距离图索引上通过贪心算法可找到全局最优最大内积解[10] - 仅需修改候选点队列的堆设定和距离度量两处代码即可适配现有欧式算法[11][13] - 搜索行为分析显示最大内积解多位于数据"外围"，PSP据此优化起始点分布[16][17] 性能优化 - 采用决策树实现自适应早停策略，通过四类特征判断最优停止时机[19][20] - 决策树高度经剪枝控制在较低水平，可高效嵌入搜索代码[20] 实测表现 - 在8个高维数据集测试中，PSP检索速度(QPS)显著优于现有方法，在MNIST数据上超第二名4倍[21][23] - 支持1536-3072维高维向量，最大测试数据集达1亿规模(Commerce100M)[21] - 在"文搜文"、"图搜图"等多模态任务中展现强大泛化能力[25] - 时间复杂度呈log(N)增长，具备十亿级数据高效检索潜力[26]