【图数据库内核】全文与向量属性边界：Lucene 旁路，不是 page cache 里的第二套邻接
划清 Neo4j FULLTEXT / VECTOR 索引相对 RANGE/TEXT 与拓扑 expand 的边界：二者均走 Lucene、吃 OS page cache；查询靠过程/SEARCH 而非自动计划；并链到站内 search-engine 与 vector-engine，不重写倒排与 ANN 全书。
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【向量检索引擎】混合检索与标量过滤：表达式、bitset 与选择度打穿归并
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。
【向量检索引擎】Milvus · Segcore · Knowhere · Qdrant · Lance · pgvector
补齐 ANN 算法与 RAG 应用之间的生产级向量引擎层：以 Milvus 2.6.x 为主线拆解 Segment、WAL、Segcore、Knowhere、混合过滤与一致性，并用 Qdrant、LanceDB、pgvector 对照选型。
【全文检索引擎】混合检索边界：BM25 与 dense_vector
只谈 Elasticsearch 8.x / Lucene 上 BM25 与 kNN 的组合接口与段内共存代价，ANN 算法与专用向量引擎细节外链 vector-engine 与 db-frontier/08；指出倒排与向量同 Segment 生命周期尚未统一的开放问题。
【数据库前沿】【数据库研究前沿】向量与标量的混合过滤检索：ACORN、Milvus、pgvector 的算法权衡
系统拆解 ANN 混合过滤检索（filtered vector search）里的 pre-filter、post-filter、in-filter 三种策略，覆盖 ACORN（SIGMOD 2024）的预测路由、Milvus/Qdrant 的 partition / pinned filter，以及 pgvector 的实际查询写法和 EXPLAIN 观察方法。