Cluster with Auctions for Vector Search
论文将向量索引中的数据库分区与查询探测拆成两个可联合优化的对象:神经探测器用梯度下降学习查询分布,数据库向量则由可并行拍卖算法分配到容量均衡的簇,并可扩展为笛卡尔积簇。查询与库分布不一致时,CwA 在相同召回率下相对现有最优方法最高取得 4.7 倍吞吐提升。
INSIGHT线上 UGC 搜索的查询分布与内容向量分布往往显著错位,继续用同一组 k-means 质心同时承担分区和路由会浪费扫描预算。CwA 的关键启示是保持索引分区均衡,同时让独立探测器直接面向真实查询训练;可先以线性探测器灰度验证,在不改召回模型的前提下降低探测簇数和尾延迟。