PLAID-PRF: Pseudo-Relevance Feedback with Centroid-like Tokens in PLAID
基于 PLAID 质心向量的伪相关反馈查询扩展
🧭 质心感知的伪相关反馈优化多向量检索
University of International Business and Economics · University of Glasgow
利用多向量检索索引中的质心向量进行伪相关反馈，以很低计算开销提升检索效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 低计算量查询扩展用于检索：直接复用 PLAID 索引中的质心向量作为“伪 token”，避免对返回文档进行重编码或 token 聚类，适合电商搜索等低延迟场景。
- 质心选择策略可迁移：采用“高用途且多样化”的挑选方式，防止冗余；在商品搜索中可对初检结果提取代表性语义向量作为扩展词，提升长尾查询召回。
- 反馈检索流程简单：扩展后的查询仅需再次运行同一索引的向量检索，无需额外模型或复杂工程，易于集成到现有流水线。
- 思路可泛化到生成式推荐：若将推荐对象编码为多向量或 token 序列，可利用类似质心反馈机制对用户表示进行实时调整，捕获近期行为偏好。