ANN

向量数据库选型与检索优化：从 ANN 索引到生产运维

向量数据库是 RAG、语义搜索与推荐系统的核心基础设施，选型与调优直接决定召回率、延迟与成本。本文系统讲解向量检索原理与 ANN 算法（HNSW/IVF/PQ）、Milvus/Qdrant/Pinecone/pgvector/Weaviate 等主流方案对比、索引与量化参数调优、标量向量混合过滤、Embedding 模型选型、召回率与延迟权衡、容量规划与生产运维的完整方法论。