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【大模型基础设施工程】18：向量库与图 RAG

从 HNSW、IVF-PQ、DiskANN 到 Milvus、Qdrant、pgvector；从稠密稀疏混合到 Microsoft GraphRAG 的工程实操。

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。

给定一条 768 维的文本嵌入向量（Embedding），要从一亿条同维度向量中找出最相似的 10 条。暴力计算需要对每条向量做 768 次乘法和一次求和——一亿条就是 768 亿次浮点运算，单核 CPU 跑完需要几十秒。如果这个操作发生在每一次用户搜索请求中，系统根本无法响应。

把前几篇的算法组装起来，构建一个真正可用的向量检索系统。

HNSW 是当前向量检索的事实标准算法。