【向量检索引擎】向量引擎全景：算法、RAG 与专用引擎之间的一层
定位专用向量检索引擎相对 ANN 算法、RAG 应用与湖仓格式的分工；以 Milvus 2.6.x 四层架构与 insert/search 最小故事建立坐标系，并交代从 SIGMOD 2021 到 Streaming 演进的谱系与常见误解。
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【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。
【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。
【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。