【向量检索引擎】ANN 算法工程接口：从 HNSW/IVF 到 Knowhere 契约
把 HNSW、IVF、DiskANN、Flat 收成引擎侧 Train/Build/Load/Search 契约与构建期/查询期参数面；用生命周期图与召回–QPS–内存三角说明索引如何贴着 Segment，并与 db-frontier/08、第 8 篇 Knowhere 分工。
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【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。
【存储工程】向量存储与 ANN 索引
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。
乘积量化与 IVF-PQ：十亿向量的工业级检索
当向量数据集大到连 HNSW 都装不下内存，IVF-PQ 是最后一道防线。