【向量检索引擎】Qdrant 对照：单库路径、payload 过滤与分片副本
对照 Qdrant 与本系列 Milvus 主线：Segment 内的向量/payload/id mapper 三件套、WAL+序号版本化、后台 optimizer 四类任务，以及 Raft 只管拓扑不管点操作的分布式模型；说明何时单进程/小集群更合适。
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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
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。
【大模型基础设施工程】18：向量库与图 RAG
从 HNSW、IVF-PQ、DiskANN 到 Milvus、Qdrant、pgvector；从稠密稀疏混合到 Microsoft GraphRAG 的工程实操。
【数据库研究前沿】向量索引深度：HNSW、DiskANN、SPANN 原理对比
系统拆解 HNSW、DiskANN/Vamana、SPANN 三类主流 ANN 索引的原理、构建算法、查询流程与工程参数，并覆盖 IVF-PQ、ScaNN 的位置，最后给出 FAISS/Milvus/pgvector/Qdrant 的选型与一份 200 行 numpy HNSW 复现。
【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。