
· 王思腾 · 大模型工程
向量数据库原理:海量 Embedding 如何被毫秒检索
RAG、语义搜索、推荐都依赖“给一个向量,找出最相似的 N 个向量”。百万到十亿级向量下,暴力比对不现实。本文从向量相似度讲起,聊 ANN 近似最近邻索引(IVF、HNSW、PQ 量化)、元数据过滤与混合检索,以及 Milvus、pgvector、Qdrant 该怎么选。

RAG、语义搜索、推荐都依赖“给一个向量,找出最相似的 N 个向量”。百万到十亿级向量下,暴力比对不现实。本文从向量相似度讲起,聊 ANN 近似最近邻索引(IVF、HNSW、PQ 量化)、元数据过滤与混合检索,以及 Milvus、pgvector、Qdrant 该怎么选。