【向量检索引擎】Lance / LanceDB 对照：格式还是服务
承接 lakehouse/21 的 Lance vs Parquet 实测口径，用官方 Table Format 规范拆开 fragment/manifest/version 与 Milvus Segment/WAL 的边界；对照两边索引异步构建的共性，并给出湖侧 snapshot 与在线引擎可见性水位的对齐方式。
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【向量检索引擎】选型与阅读地图：决策树、RAG 回链与开放问题
扩展选型决策树：从单机原型到十亿级多租户，逐层加入湖上格式、SQL 同进程、存算分离运维、多一致性级别四个判断轴；用一个团队规模演进的最小故事串起决策点，并回链 llm-infra RAG 与本系列全部核心论文谱系。
【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。
【数据湖与开放表格式】湖上 AI 与向量
湖仓如何承接 AI 负载：embedding/特征/训练样本存湖、按 snapshot 固定数据版本做可复现训练，以及 Parquet 在随机访问和向量检索上的短板。用本机实测对比 Lance 与 Parquet 的顺序扫描与按行随机 take，讲清 Lance 为何为随机访问与向量而生，并划清湖侧存储与专用向量引擎的边界。
【数据库前沿】【数据库研究前沿】多模态数据库：文本、向量、图、张量的统一存储
系统梳理 LanceDB、Chroma、Weaviate、SurrealDB 等多模态数据库的架构差异；列存格式（Lance、Parquet）如何支持张量；给出多模态一体化的选型矩阵，并与仓库的 Parquet/Arrow 文章互链。