Qdrant 向量检索与 Payload 过滤治理（2025）

Qdrant 向量检索与 Payload 过滤治理（2025）一、集合与索引集合：定义向量维度与度量（cosine/L2/IP），开启 `HNSW` 索引。Payload：属性存储用于 `Filter`（标签/时间/数值），支持条件组合。分片与副本：依据数据量与吞吐设置 `shards/replicas`，提升可用性。二、HNSW 参数与查询建索引：`m` 与 `ef_construct` 调整建图质量与耗时。查询：`ef`（ef_search）与 `Top-K` 控制召回与延迟；基于 P95/P99 目标回归。缓存：热向量与过滤结果缓存，减少重复计算。三、Payload 过滤与融合过滤优先：先按 `Filter` 缩小候选集，再进行相似度计算。排序融合：相似度得分与业务权重融合；避免单因子主导。多条件：支持 AND/OR/范围与地理过滤，保障精准召回。四、运维与观测指标：查询延迟、召回率、索引大小、重建耗时、过滤命中率。维护：监控碎片与失衡；定期重建或参数微调。安全：命名空间与租户隔离；最小权限访问。注意事项关键词（Qdrant、HNSW、Payload、Filter、Top-K）与正文一致。分类为“数据/向量/Qdrant”，不超过三级。参数以评估集与生产观测双重验证。