AiSAQ-in-Filtering for DRAM-free Filtered Information Retrieval
AiSAQ-in-Filtering：无 DRAM 过滤向量检索
🧭 向量检索 · 过滤搜索 · DRAM-free ANNS ★ 深度解读
Kioxia Corporation
提出 LiPQ 将标签与向量联合 PQ 编码，使过滤 ANNS 保持接近零 DRAM 且索引加载快
📌 工作参考价值（4 点）
- 若业务使用 DiskANN/AiSAQ 做向量检索，带类目、品牌、属性等过滤条件时，可采用 LiPQ 把离散标签与 item embedding 联合 PQ，标签信息编码进压缩向量，避免标签单独占 DRAM，利于多租户和频繁索引切换。
- 标签距离用负内积，二进制标签可扩展为 BM25/稀疏关键词权重，实现语义向量 + 关键词混合检索而不额外增加内存；注意 β 需手动调，β 过大时 LiPQ 量化误差会上升。
- 实验显示 Zipf 分布标签（贴近电商头部类目/品牌）比 uniform 更体现 LiPQ 优势，长尾标签 recall 提升最多 55%，可优先在长尾过滤属性上验证。
- 索引加载时间从分钟级降到毫秒级（uniform 标签 SIFT1M 从约 970 秒降到 10.1 ms），对实时索引切换、多租户 SaaS 检索服务有直接价值。