QASP: Query-Adaptive Robust Vector Search Policy
QASP：查询自适应鲁棒向量搜索策略
🧭 查询自适应向量搜索策略 ★ 深度解读
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通过学习预测每个查询的召回进度曲线，以极低推理开销实现查询自适应搜索，显著降低方差与数据访问。
📌 工作参考价值（4 点）
- 用回归预测召回曲线替代直接预测探测数：训练一个轻量模型预测任意探测数下的累积召回，再通过阈值得到探测数，可获得更丰富的监督信号（每查询L个标签），且支持跨召回目标泛化。在生产环境中，可以作为推荐系统向量召回（如 Faiss IVF）的查询自适应模块。
- 归一化、尺度不变特征设计：特征如相对距离（tanh(d(q,μ_l)/d(q,μ_1)-1)）、基于质心的局部固有维度、累积簇大小比例等，将查询难度与索引特性编码为统一形式，可直接迁移到其他向量搜索设置。
- 反应式校准机制不必重新推理：利用预测的逐簇增量召回率，在搜索时用 EWMA 监控实际发现率，若连续低于预测则提早终止，高于则延长搜索，作为安全网，不需额外模型调用，实现起来轻量高效。
- 极轻量模型便于大规模部署：QASP-DL 仅 1.5K 参数，内存 6-7 KB，吞吐 124K qps，可在 CPU 上批量推理，对搜索延迟影响极小。该模式适合在现有向量检索引擎中作为预处理步骤集成。