架构与中间件
图数据库建模与查询优化（2025）
图数据库建模与查询优化（2025）图数据库擅长关系与路径查询，需在建模与索引上优化。一、模式与节点/边模式设计：明确节点与关系类型与属性。规范命名：统一标签与属性命名，提升可读性。二、索引与约束索引：为常用查找属性建立索引，减少全图扫描。约束：唯一性与存在约束保障数据质量。三、查询与遍历Cypher
向量检索实战：HNSW 与 IVF 的参数选择
"对 HNSW 与 IVF 索引的适用场景与核心参数进行对比，给出召回率、查询耗时与内存占用的权衡建议与注意事项。"
IVF 参数调优（2025）
向量检索 HNSW/IVF 参数调优（2025）向量检索的性能与质量受索引参数显著影响，需数据驱动调优。一、HNSW 参数M：邻接度影响图稠密度与内存；按数据规模与延迟目标调节。efConstruction/efSearch：构建与查询的搜索范围影响召回与延迟。二、IVF 参数nlist：簇数量影响
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
向量数据库选型指南：Milvus、FAISS 与 PGVector
"结合生态与性能特点，对 Milvus、FAISS 与 PGVector 的适用场景与限制进行对比，并提供工程落地建议与参考。"
向量数据库选型与优化指南（2025）
向量数据库选型与优化指南（2025）向量数据库支撑语义检索与多模态搜索，是 RAG 与推荐系统的关键组件。本文从选型维度、索引策略、写读优化与治理实践展开。一、核心选型维度索引类型支持：常见 ANN 算法（如 HNSW、IVF 等）与可插拔性。数据规模与扩展：分片、副本与水平扩展能力；一致性与容错策
向量数据库选型 pgvector Milvus Qdrant 对比
对比三种主流向量数据库在索引类型、部署与一致性方面的差异，结合场景给出选型建议与调参要点。
后端参数污染（HPP）与路由攻击防护最佳实践
"通过参数白名单与规范化、重复与歧义检测、敏感端点拒绝策略，构建稳健的后端参数污染与路由攻击防护方案。"
