基于 LLM 引导剪枝优化近似最近邻图索引

研究人员提出 LLM 引导图剪枝框架 LGP，利用 LLM 推理直接优化近似最近邻（ANN）图索引，解决几何结构与语义相关性不匹配的问题。该方法将低价值邻居替换为 LLM 挑选的语义节点，同时保留原始图的稀疏性与导航效率。实验显示，LGP 在 DiskANN 和 HNSW 索引上的表现均一致优于基础贪婪搜索与 LLM 重排序。