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English(EN) A Power Law in Logarithm's Clothing: On the Scalability of Graph-Based Vector Search

新研究揭示向量搜索可扩展性的亚线性幂律

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的论文引入了“亚线性幂律”来描述图基向量搜索的可扩展性。研究人员发现，当数据集大小（N）相对于内在维度较小时，搜索成本随N^c（其中c小于1）增长。随着数据集变大且内在维度增加，这种行为会转变为亚多项式增长。该论文提供了一个统一的理论和预测模型，用于权衡搜索成本、插入成本和召回率。 AI

影响 这项研究可能带来更高效的向量数据库，从而影响依赖相似性搜索的AI应用的性能和成本。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了关于向量搜索可扩展性的一项新理论发现。

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新研究揭示向量搜索可扩展性的亚线性幂律

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sajad Faghfoor Maghrebi, Navid Eslami, Niv Dayan ·

    对数外衣下的幂律：图基向量搜索的可扩展性研究

    arXiv:2609.02143v1 Announce Type: cross Abstract: Most vector databases rely on graph-based indexes, notably HNSW and Vamana, for approximate nearest neighbor search. With embedding models widely adopted, the datasets these databases store grow rapidly. At a fixed accuracy, how d…

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Niv Dayan ·

    对数外衣下的幂律：关于基于图的向量搜索的可扩展性

    Most vector databases rely on graph-based indexes, notably HNSW and Vamana, for approximate nearest neighbor search. With embedding models widely adopted, the datasets these databases store grow rapidly. At a fixed accuracy, how does search cost scale with dataset size? The preva…

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