Apple：更快的检索助力更优、更高效的 RAG

Apple 研究人员提出利用小型神经网络学习支撑函数，以此摊销最大内积搜索（MIPS）计算成本，为 RAG 实现更快、更准的向量检索。该方案离线训练 SupportNet 学习支撑函数以优化聚类路由，并设计 KeyNet 模型直接预测最佳匹配键向量。模型基于实际查询分布进行监督训练，在推理阶段大幅降低比对开销。