索引を201GBから6GBへ、Berkeleyの「LEANN」

カリフォルニア大学バークレー校のSky Computing Labは、ベクトル索引「LEANN」を公開しました。埋め込みを保存せず、検索のたびに計算し直す設計です。論文はMLSys 2026の最優秀研究論文賞を受けています。

索引が元データより大きい問題

76GBの文章集合には173GBの埋め込みと15GBのグラフが要り、元データの2倍を超えます。LEANNは枝を削ったグラフと量子化した表だけを残し、たどったノードの埋め込みだけをその場で作り直します。

精度は同じで容量は5%未満

NQで下流の正答率は25.5%と、HNSWと同じでした。容量は4GBで、HNSWは188GBです。代償は検索時間で、NQは2.48秒、HNSWは0.05秒です。生成に約20秒かかるため、全体では20.95秒が23.34秒です。

手元のデータに向く

リポジトリの例では、6,000万件の索引が201GBから6GBになりました。MITライセンスで、macOSやWindowsでも動きます

編集部の見解

社内文書の検索は、索引の容量が導入の壁になりがちです。LangChainやLlamaIndexで組んだ検索でも、保存先を圧縮できればノートPCで完結します。

my-best.ai 編集部

出典：MarkTechPost「LEANN：6,000万件のRAG索引を201GBから6GBに縮めるオープンソースのベクトル索引」（2026年10月27日）