LEANN verkleinert RAG-Indizes drastisch: Von 201 GB auf 6 GB
Der Open-Source-Vektorindex LEANN der UC Berkeley speichert nur einen reduzierten Graphen und berechnet Embeddings erst bei der Abfrage neu. Damit erreicht er eine Genauigkeit auf HNSW-Niveau bei 90 Prozent Recall, benötigt aber spürbar mehr Zeit für die Suche.
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Originaltitel: Meet LEANN: An Open-Source Vector Index that Shrinks a 60M-Chunk RAG Index from 201 GB to 6 GBQuelle: MarkTechPost (MarkTechPost). Original öffnen