無碼本殘差量化

深度分析

IVF-TQ：以無碼本殘差量化提升向量檢索在串流資料下的穩定性

向量檢索在持續串流場景常見召回逐步下降的營運問題。本研究提出IVF-TQ：在倒排索引上採用無碼本殘差層，包含固定隨機旋轉與Lloyd–Max座標量化，僅訓練粗分區。此設計避免了需定期重訓碼本的失效模式，實驗於百萬級資料上展現穩定召回表現與運維優勢。