HNSW：分层小世界图的近似近邻搜索
从 NSW 到 HNSW，拆解随机层数、SEARCH-LAYER、启发式邻居选择与参数边界；对照 hnswlib、Faiss、Lucene、pgvector 源码默认值，并用可复现实验比较 simple 与 heuristic 邻居选择的召回成本。
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乘积量化与 IVF-PQ：压缩域里的近似最近邻
从 Jégou 等人的 PQ/ADC 到 Faiss v1.8.0 的 IVF-PQ 源码，用可复现实验解释码长、量化误差、nprobe 与候选数如何共同决定召回。
【存储工程】向量存储与 ANN 索引
存储工程视角的向量检索入门：L2/余弦/内积的几何意义与归一化等价、暴力基线、LSH/HNSW/量化直觉与 FAISS 选型；算法深度与生产引擎内核外链到 db-frontier 与 vector-engine。
【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。
【数据库前沿】【数据库研究前沿】向量索引深度：HNSW、DiskANN、SPANN 原理对比
系统拆解 HNSW、DiskANN/Vamana、SPANN 三类主流 ANN 索引的原理、构建算法、查询流程与工程参数，并覆盖 IVF-PQ、ScaNN 的位置，最后给出 FAISS/Milvus/pgvector/Qdrant 的选型与一份 200 行 numpy HNSW 复现。