一种高效的联邦向量数据库检索方法

本发明提供一种高效的联邦向量数据库检索方法，基于贡献的联邦近似最近邻搜索算法，根据各个参与方在前几轮中的累积贡献，自适应选择参与方中的数据，利用跨数据孤岛之间的非独立同分布现象，动态调整每个孤岛的采样数量，减少不相关候选数量，降低重嵌入开销与提高查询精度；还确保所有的数据孤岛均有非零的被采样概率，降低不良候选对象导致的采样偏差，提高查询的整体精度和实现低查询延迟；并且无需依赖特定的查询嵌入模型与数据孤岛的嵌入模型，也无需依赖数据孤岛内部的索引结构，具有广泛的适用性。