亚马逊提出QASP向量搜索策略，大幅减少数据访问
_reachsumit · x · 2026-08-03
亚马逊团队提出了一种名为 QASP (Query-Adaptive Robust Vector Search Policy) 的查询自适应向量搜索策略。
传统固定参数搜索在不同查询间存在巨大的性能差异。QASP 通过单次前置监督回归，预测每个查询的完整召回率进度曲线，从而推导出搜索策略。这种方法避免了搜索过程中的迭代模型调用。
核心优势：
- 数据访问量骤降：在维持 99% 召回率的同时，可减少高达 80% 的数据访问。
- 泛化性强：使用尺度不变特征，可跨召回目标、索引配置和数据集通用，无需重新训练。
- 轻量级调整：提供反应式补充机制，根据预测与实际偏差动态调整搜索深度，无需额外推理。
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