RAG / 检索增强生成

CLIP: Lightweight Cosine-Law-Based Inverted-List Pruning for IVF-Based Vector Search

CLIP：基于余弦定律的轻量级倒排列表剪枝技术用于IVF向量搜索

Yitong Song, Shuhang Lu, Pengcheng Zhang, Jianliang Xu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对IVF向量搜索中粗粒度执行导致高延迟的问题，提出基于余弦定律的轻量级剪枝技术CLIP，支持簇间和簇内剪枝，显著减少不必要的簇和向量访问，并开发了IVF-CLIP、HIVF-CLIP和LSM-IVF三种变体，实验表明剪枝率达78%，效率提升最高141%。

PipeANN-Filter: An Efficient Filtered Vector Search System on SSD

PipeANN-Filter: 在SSD上的高效过滤向量搜索系统

Hao Guo, Jiwu Shu, Youyou Lu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出PipeANN-Filter，一种在SSD上高效的过滤向量搜索系统，通过探索有效向量的超集并在获取前k个最近向量后进行属性验证，利用概率数据结构减少SSDI/O开销，从而提升搜索延迟和吞吐量。

EGA: Adapting Frozen Encoders for Vector Search with Bounded Out-of-Distribution Degradation

EGA：基于冻结编码器的向量搜索适应方法，具有受限制的分布外退化

Dongfang Zhao

机构 * Tacoma School of Engineering and Technology University of Washington（塔科马工程与技术学院华盛顿大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EGA方法，通过零初始化、局部三元组损失和超球面投影，解决冻结编码器在部署时面对未见类查询的问题，提升分布外场景下的标签精度。

Comments added ack and github link

GateANN: I/O-Efficient Filtered Vector Search on SSDs

GateANN: 在SSD上的I/O高效过滤向量搜索

Nakyung Lee, Soobin Cho, Jiwoong Park, Gyuyeong Kim

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 GateANN通过解耦图遍历与向量检索，实现SSD上的高效过滤向量搜索，减少SSD读取次数并提升吞吐量。

d-HNSW: A High-performance Vector Search Engine on Disaggregated Memory

d-HNSW：一种基于解耦内存的高性能向量搜索引擎

Fei Fang, Yi Liu, Chen Qian

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 d-HNSW是首个针对解耦内存系统的RDMA-based向量搜索引擎，通过硬件算法协同设计解决指针追逐、非连续内存布局、冗余数据传输和资源利用率低等问题，实现高准确度和高吞吐量。

TigerVector: Supporting Vector Search in Graph Databases for Advanced RAGs

TigerVector: 在图数据库中支持向量搜索以增强高级RAGs

Shige Liu, Zhifang Zeng, Li Chen, Adil Ainihaer, Arun Ramasami, Songting Chen, Yu Xu, Mingxi Wu, Jianguo Wang

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 TigerVector通过整合向量搜索与图查询功能，提升图数据库的表达能力与分析能力，实现非结构化与结构化数据的融合。

Comments 13 pages,11 figures

Journal ref Proceedings of the 2025 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD '25), Industrial Track

Catapults to the Rescue: Accelerating Vector Search by Exploiting Query Locality

救援者：通过利用查询局部性加速向量搜索

Sami Abuzakuk, Anne-Marie Kermarrec, Rafael Pires, Mathis Randl, Martijn de Vos

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 CatapultDB通过动态确定搜索起点，利用查询局部性提升向量搜索效率，比DiskANN提升2.51倍，效率媲美LSH方法且无需重建索引。

VectorMaton: Efficient Vector Search with Pattern Constraints via an Enhanced Suffix Automaton

VectorMaton: 通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束

Haoxuan Xie, Siqiang Luo

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 VectorMaton通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束，显著提升查询吞吐量并减小索引规模。

Retrieval-GRPO: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Dense Retrieval in Taobao Search

检索-GRPO：面向淘宝搜索密集检索的多目标强化学习框架

Xingxian Liu, Dongshuai Li, Jiahui Wan, Tao Wen, Gui Ling, Yuliang Yan, Fuyu Lv, Dan Ou, Haihong Tang, Bo Zheng

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 Retrieval-GRPO通过多目标强化学习框架解决密集检索中的硬负样本依赖和跷跷板效应问题，提升复杂长尾查询的语义泛化能力。

SVFusion: A CPU-GPU Co-Processing Architecture for Large-Scale Real-Time Vector Search

SVFusion：一种用于大规模实时向量搜索的CPU-GPU协同架构

Yuchen Peng, Dingyu Yang, Zhongle Xie, Ji Sun, Lidan Shou, Ke Chen, Gang Chen

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 SVFusion通过CPU-GPU协同处理和动态更新机制，提升大规模实时向量搜索的性能和效率。

Comments This paper has been accepted for publication in PVLDB Volume 19(VLDB 2026)

Vector Search for the Future: From Memory-Resident, Static Heterogeneous Storage, to Cloud-Native Architectures

向未来迈进的向量搜索：从内存驻留、静态异构存储到云原生架构

Yitong Song, Xuanhe Zhou, Christian S. Jensen, Jianliang Xu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文从存储架构角度回顾了向量搜索技术的演变，涵盖内存驻留方法、异构存储技术及云原生系统的未来发展。

Comments Accepted as a tutorial at SIGMOD 2026

Cloud-Native Vector Search: A Comprehensive Performance Analysis

云原生向量搜索：全面性能分析

Zhaoheng Li, Wei Ding, Silu Huang, Zikang Wang, Yuanjin Lin, Ke Wu, Yongjoo Park, Jianjun Chen

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文研究云原生向量搜索的性能，分析集群与图索引的优劣，指出图索引在高并发和高维数据场景中更优，并探讨缓存优化对索引性能的影响。

KBest: Efficient Vector Search on Kunpeng CPU

KBest: 面向 Kunpeng CPU 的高效向量搜索

Kaihao Ma, Meiling Wang, Senkevich Oleg, Zijian Li, Daihao Xue, Dmitriy Malyshev, Yangming Lv, Shihai Xiao, Xiao Yan, Radionov Alexander, Weidi Zeng, Yuanzhan Gao, Zhiyu Zou, Xin Yao, Lin Liu, Junhao Wu, Yiding Liu, Yaoyao Fu, Gongyi Wang, Gong Zhang, Fei Yi, Yingfan Liu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 KBest 是针对 Kunpeng 920 CPU 优化的高效向量搜索库，通过硬件感知和算法优化提升查询吞吐量超过 2 倍。

Journal ref ACM KDD 2026 | Jeju, Korea

Llama2Vec: Unsupervised Adaptation of Large Language Models for Dense Retrieval

Llama2Vec: 无监督适应大型语言模型用于密集检索

Zheng Liu, Chaofan Li, Shitao Xiao, Yingxia Shao, Defu Lian

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Llama2Vec通过无监督适应LLM提升密集检索性能，实现新的最先进结果。

Comments ACL 2024

Does Generative Retrieval Overcome the Limitations of Dense Retrieval?

Yingchen Zhang, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke, Yixing Fan, Xueqi Cheng

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Large Reasoning Embedding Models: Towards Next-Generation Dense Retrieval Paradigm

Jianting Tang, Dongshuai Li, Tao Wen, Fuyu Lv, Dan Ou, Linli Xu

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Doc2Query++: Topic-Coverage based Document Expansion and its Application to Dense Retrieval via Dual-Index Fusion

Tzu-Lin Kuo, Wei-Ning Chiu, Wei-Yun Ma, Pu-Jen Cheng

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Comments 11 pages, 4 figures

The Hybrid Multimodal Graph Index (HMGI): A Comprehensive Framework for Integrated Relational and Vector Search

Joydeep Chandra, Satyam Kumar Navneet, Yong Zhang

机构 * BNRIST, Tsinghua University（北京理工大学，清华大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

Individualized non-uniform quantization for vector search

Mariano Tepper, Ted Willke

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

Graph-Based Vector Search: An Experimental Evaluation of the State-of-the-Art

Ilias Azizi, Karima Echihabi, Themis Palpanas

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

Gorgeous: Revisiting the Data Layout for Disk-Resident High-Dimensional Vector Search

Peiqi Yin, Xiao Yan, Qihui Zhou, Hui Li, Xiaolu Li, Lin Zhang, Meiling Wang, Xin Yao, James Cheng

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

Comments 12 pages, 19 figures

Filter-Centric Vector Indexing: Geometric Transformation for Efficient Filtered Vector Search

Alireza Heidari, Wei Zhang

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

Comments 9 pages

Static Pruning in Dense Retrieval using Matrix Decomposition

Federico Siciliano, Francesca Pezzuti, Nicola Tonellotto, Fabrizio Silvestri

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

GleanVec: Accelerating vector search with minimalist nonlinear dimensionality reduction

Mariano Tepper, Ishwar Singh Bhati, Cecilia Aguerrebere, Ted Willke

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

Designing Interfaces for Multimodal Vector Search Applications

Owen Pendrigh Elliott, Tom Hamer, Jesse Clark

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

Comments 12 pages, 8 figures, CIKM 2024 MMSR Workshop

Early Exit Strategies for Approximate k-NN Search in Dense Retrieval

Francesco Busolin, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Salvatore Trani

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Comments 6 pages, published at CIKM 2024

Interpreting Conversational Dense Retrieval by Rewriting-Enhanced Inversion of Session Embedding

Yiruo Cheng, Kelong Mao, Zhicheng Dou

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Comments Accepted by ACL 2024. Repo: https://github.com/Ariya12138/ConvInv

Vector search with small radiuses

Gergely Szilvasy, Pierre-Emmanuel Mazaré, Matthijs Douze

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

Vector Search with OpenAI Embeddings: Lucene Is All You Need

Jimmy Lin, Ronak Pradeep, Tommaso Teofili, Jasper Xian

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

Generative Retrieval as Dense Retrieval

Thong Nguyen, Andrew Yates

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

Comments GenIR@SIGIR2023

Journal ref GenIR@SIGIR2023