【向量检索引擎】Knowhere:向量索引执行引擎与插件契约
按官方 Knowhere 文档说明其在 Milvus 中的位置、相对 Faiss 的扩展(bitset、SIMD 选择、二进制度量)、VecIndex 类层次与 IDMAP/IVF/HNSW 等类型,用插件注册、CPU/GPU 分发与 bitset 进查询三张图钉住工程契约,并与 db-frontier/08 的算法细节分工。
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按官方 Knowhere 文档说明其在 Milvus 中的位置、相对 Faiss 的扩展(bitset、SIMD 选择、二进制度量)、VecIndex 类层次与 IDMAP/IVF/HNSW 等类型,用插件注册、CPU/GPU 分发与 bitset 进查询三张图钉住工程契约,并与 db-frontier/08 的算法细节分工。
按 Milvus 2.6.x Bitset、Filter Templating 文档拆解表达式如何变成 bitset 再喂给 Knowhere;用最小故事、bitset 取反细节与选择度打穿 Top-k 归并的示意图,说明为何过滤会改变延迟而不只是改变结果数量;对读 db-frontier/09 的 ACORN、Filtered-DiskANN 争论。
按 2.6.x Delete/Upsert/TTL 文档拆解软删 bitset 从逻辑不可见到 compaction 物理回收的完整生命周期,用官方 override/merge 内部步骤的时序图区分两种 upsert,并与 FreshDiskANN 的图索引删除模型对照,说明 Milvus 用「整段重建」而非「增量合并」处理删除。