Mycelium-Index：具有 Myelial Edge Decay、流量驱动强化和自适应生活层次结构的流式近似最近邻索引

我们提出了菌丝体索引，这是一种高维向量空间的流式近似最近邻（ANN）索引，受到生物菌丝体自适应生长模式的启发。该系统通过髓质边缘衰减和强化、流量驱动的生活层次结构以及将冷节点的 O(1) 旁路与中心节点的 O(k) 波束搜索修复相结合的混合删除来不断调整其拓扑。 SIFT-1M 的实验评估表明，菌丝体在 FreshDiskANN 的 100% 周转基准协议下实现了 0.927 +/- 0.028 召回率@5（在 FreshDiskANN 约 0.95 的测量置信区间内），同时使用更少的 RAM 5.7 倍（88 MB 与 >500 MB），并实现了 4.7 倍的 QPS 高（2,795 与约 600）。在静态索引上，ef=192 时，菌丝体与 HNSW M=16 的召回率相匹配（0.962 与 0.965），但 RAM 减少 5.2 倍（163 MB 与 854 MB）。性能优化包括 NEON SIMD 距离计算、Vec 支持的节点存储和位集访问跟踪，累计 QPS 提高了 2.7 倍。对十种流修复机制的系统研究发现，几何启发式在高维中普遍失败，而拓扑机制成功——我们将这一原理称为高维 ANN 图的拓扑修复不变性。