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。
数据库
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。
前端跨标签页状态同步：BroadcastChannel与storage事件
利用浏览器原生能力在多个标签页间同步状态与会话，提升体验与一致性。
前端存储对比：IndexedDB 与 LocalStorage 的选型与配额
"对比 IndexedDB 与 LocalStorage 的场景与性能，解释 StorageManager 的配额估算与持久化请求，并提供库与实践参考。"
分布式锁实践（Redis RedLock、数据库锁、Zookeeper 与正确性）
对比 Redis RedLock、数据库锁与 Zookeeper 的分布式锁实现，阐明正确性与边界，并提供验证与降级方案。
RAG系统实践：Milvus vs Qdrant向量数据库对比
"从架构、性能与运维维度对比Milvus与Qdrant在RAG检索增强系统中的表现，附查询延迟、召回率与资源开销验证数据，助力向量库选型与落地。"
Pinecone 向量数据库性能优化与成本控制
概览与核心价值Pinecone 作为云原生向量数据库的代表，在处理高维向量相似度搜索方面展现出卓越性能。通过合理的架构设计和优化策略，可以实现单节点 10,000 QPS 的查询性能和 99.9% 的可用性，同时将查询成本降低 40-60%。核心优势体现在三个维度：智能索引策略根据数据特征自动选择最
