Apple 研究：通过更快的检索实现更优、更高效的 RAG

Apple 研究人员在 ICML 2026 提出利用可学习支撑函数分摊最大内积搜索（MIPS）开销，通过小型神经网络加速查询路由以提升 RAG 效率。团队针对实际查询分布离线训练了优化聚类路由的 SupportNet，以及直接输出最佳匹配键向量的 KeyNet。该方法在推理阶段以更低计算成本实现了更快、更精准的向量检索。