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
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。"
Elasticsearch向量字段dense_vector与knn_search治理
使用 `dense_vector` 字段与 `knn_search` 实现向量检索，规范维度与索引策略，与文本检索协同提升相关性。
Elasticsearch混合检索：BM25与向量结合策略
结合 BM25 与向量检索构建混合检索策略，统一召回与相关性，提升搜索质量与鲁棒性。
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。
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。
