ANN

深度分析

以 1/Ratio@k 評估 ANN 檢索品質：實驗結果、下游影響與 LEANN 應用

近似最近鄰搜尋常以Recall@k評估，但此指標忽視結果品質。研究提出以1/Ratio@k取代，能在相同效能下提供更真實的品質衡量，實驗顯示在圖像分類與檢索增強生成任務中，1/Ratio@k與下游表現高度相關，且成本更低。同時為LEANN等向量資料庫提供效能與儲存的平衡參考。