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。
ivf
IVF-PQ 索引与混合检索策略（2025）
Milvus HNSW/IVF-PQ 索引与混合检索策略（2025）一、索引类型与度量索引：`HNSW` 适合在线更新与低延迟；`IVF-PQ` 通过分桶与乘积量化压缩向量，加速检索与节约存储。度量：`cosine`/`L2`/`IP` 按语义选择；统一归一化策略保障得分可比较。二、HNSW 参数图
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
