論文の概要: IVF-TQ: Calibration-Free Streaming Vector Search via a Codebook-Free Residual Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17415v2
• Date: Fri, 22 May 2026 14:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:19.985494
• Title: IVF-TQ: Calibration-Free Streaming Vector Search via a Codebook-Free Residual Layer
• Title（参考訳）: IVF-TQ: Codebook-Free Residual Layer によるキャリブレーションフリーなストリームベクトル探索
• Abstract要約: IVF-TQは、残差圧縮層がデータに依存しない逆ファイルインデックスである。 球面内積誤差は (b, d, delta) にのみ依存し、学習コードブック法が許容しない構造的保証を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0458514384586404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Approximate nearest neighbor (ANN) indexes deployed against streaming corpora silently lose recall over weeks. The standard diagnosis is distribution shift, but under shuffled-i.i.d. ingestion -- no shift at all -- product quantization still degrades -3.8pp at sub-matched bit budgets. The dominant production compression methods (PQ, OPQ, ScaNN) all fit a codebook to an initial sample and reuse it as the database grows by orders of magnitude. This paper presents IVF-TQ, an inverted-file index whose residual compression layer is data-independent: a fixed random rotation followed by a precomputed Lloyd-Max scalar quantizer parameterised only by the bit width b and dimension d. Only the IVF coarse k-means partition is trained. A uniform-over-sphere inner-product error bound depending only on (b, d, delta) provides a structural guarantee no learned-codebook method admits. The same codebook-free design enables an IVF-amplification effect that closes the gap to Extended RaBitQ to within statistical noise (+17.7pp over flat TQ at matched bit budget), and an Adaptive variant that refreshes the partition without touching the compression layer. Across nine controlled cells (three 10M datasets, three PQ memory regimes, three seeds), per-batch PQ codebook retraining never recovers the streaming gap; IVF-PQ streaming stability requires per-dataset bit-budget tuning, while IVF-TQ holds at one fixed (b, d) configuration on all three datasets with Delta in [-0.80, +0.56]pp. The contribution is operational: no codebook to train, no per-dataset bit-budget tuning, no retraining cycle that ever closes the gap.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングコーパスに対してデプロイされた近似近傍インデックス(ANN)は、数週間にわたって静かにリコールを失う。 標準的な診断は、分布シフトであるが、シャッフル(すなわち、全くシフトしない)の摂取の下では、製品量子化は、サブマッチングビット予算でまだ-3.8pp が低下している。 主な生産圧縮手法(PQ、OPQ、ScaNN)は、コードブックを初期サンプルに適合させ、データベースが桁違いに大きくなるにつれて再利用する。 本稿では,残差圧縮層がデータ非依存である逆ファイル指数IVF-TQについて述べる。 IVFの粗いk平均分割のみが訓練される。 球面内積誤差は (b, d, delta) にのみ依存し、学習コードブック法が許容しない構造的保証を与える。 同じコードブックフリーな設計では、拡張RaBitQとのギャップを統計的ノイズ(一致したビット予算でフラットTQに+17.7pp)で埋めるIVF増幅効果と、圧縮層に触れることなくパーティションを更新するAdaptive variantが可能である。 9つの制御されたセル(3つの10Mデータセット、3つのPQメモリレジーム、3つのシード)、バッチごとのPQコードブックの再トレーニングはストリーミングギャップを回復しない。 トレーニングするコードブックも、データセットごとのビット予算チューニングも、ギャップを埋めるリトレーニングサイクルも、ありません。

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