【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，划清湖原生向量格式与 Milvus 专用引擎的边界：随机 take、ANN 随数据集管理、版本化，以及何时不必上向量集群。
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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
用决策树收束 Milvus、Qdrant、Lance/pgvector 的适用边界；回链 llm-infra RAG 与 db-frontier ANN；列出 GPU 索引、多向量、稀疏+稠密等开放问题，完成本系列阅读地图。
【向量检索引擎】Milvus · Segcore · Knowhere · Qdrant · Lance
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 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。