从嵌入几何到光谱搜索：用于矢量检索的能量色散网络

高维向量空间，特别是具有密集语义结构的嵌入空间，通常主要仅利用几何关系来解释。在这项工作中，我们表明它们也可以被视为由其底层特征空间流形的拓扑引起的光谱能量网络，并对下游任务进行了相关改进。基于这个观点，我们引入了图连线（Graph Wiring），这是一种利用特征空间谱结构的通用框架，以及谱索引（Spectral Indexing），它是矢量搜索的特定任务实例。通过将几何相似性与光谱信息相结合，所提出的方法相对于纯几何检索方法提高了头尾一致性和语义对齐。它通过 tau 调制进一步支持自适应搜索行为，提供现代检索增强生成 (RAG) 管道日益需要的灵活性。我们展示了完整的算法流程，通过 Epiplexity 建立其理论基础，并使用开源 arrowspace 库跨基准和工业设置评估该方法。