<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>HNSW on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/hnsw/</link><description>Recent content in HNSW on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 27 Sep 2026 12:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/hnsw/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>向量数据库选型与检索优化：从 ANN 索引到生产运维</title><link>https://plumephp.com/ai-vector-database/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 11:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ai-vector-database/</guid><description>向量数据库：ANN 索引原理、主流方案对比、参数调优、混合过滤、容量规划与生产运维。</description></item><item><title>Redis 向量检索实战：RediSearch、HNSW 与 Embedding 管道集成</title><link>https://plumephp.com/redis-vector-search/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 12:30:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/redis-vector-search/</guid><description>&lt;p&gt;大模型时代，&amp;ldquo;语义检索&amp;quot;成为刚需：把文本、图片、商品编码成向量（Embedding），用向量相似度替代关键词匹配。传统 Redis 只存&amp;quot;精确值&amp;rdquo;，而 &lt;strong&gt;Redis Stack 的 RediSearch 模块（2.4+）&lt;/strong&gt; 让 Redis 原生支持向量索引与相似度搜索——这意味着语义搜索、RAG 检索、实时去重可以在同一套 Redis 基础设施上完成，无需引入独立的向量数据库。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>