Apache Cassandra 5.0 版本解读：ANN 向量检索与 SAI
概述 Cassandra 5.0 的关键增强，包含 ANN 向量检索（VECTOR CQL 类型）与 Storage Attached Indexes、统一压缩策略与 JDK 17 支持等。
向量
Elasticsearch 8.15 特性解读：语义文本字段与向量优化
总结 8.15 的核心变化，包括 semantic_text 字段、位向量/SIMD/int4 量化优化与 ES|QL 能力增强，帮助快速落地语义搜索与性能提升。
OpenSearch 2.15 版本解读：混合检索并行化与向量成本优化
总结 2.15 在向量/混合检索与运维成本上的改进，包含混合检索并行、k-NN Lucene 引擎下禁用 doc values、重建工作流与径向搜索能力。
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）一、索引与配置HNSW：设置 `m`/`ef_construction`；匹配向量维度与度量。索引映射：声明 `knn_vector` 字段与度量（cosine/L2）。二、查询与优化efSearch：提升召回的同时控制延迟；按查询类型动
"OpenSearch k-NN 向量检索索引与查询实战"
"创建 k-NN 索引并进行向量相似度查询，提供 HNSW 配置与 knn 查询示例。"
Prisma pgvector 与向量检索集成建议
引言pgvector 将向量检索能力带入 Postgres；结合 Prisma Client 可在同一数据层实现结构化与语义检索的统一。集成与建模（已验证）Postgres 扩展：安装与启用 `pgvector`，创建向量列并建立合适的索引（如 HNSW/IVFFlat）。来源：Supabase 文
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/replic
RISC‑V RVA23 Profile 解读：标准化向量与虚拟化
概述 RVA23 Profile 的目标与强制扩展，强调向量与虚拟化的标准化对软件可移植性的意义，并给出生态与应用场景建议。
Weaviate Hybrid Search（BM25+向量）与 Schema 设计（2025）
Weaviate Hybrid Search（BM25+向量）与 Schema 设计（2025）一、Schema 与索引类与属性：为文本/标签/数值建模；向量由内置/外部模型生成。索引：启用 `BM25` 文本索引与向量索引，支持 Hybrid 组合。过滤：对标签/范围设置过滤字段，保障精确召回。二
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。
