向量相似性搜索详解：Flat Index、IVF 与 HNSW
Flat Index、IVF 和 HNSW：你需要了解的向量搜索算法
多 Aspect Embedding：将上下文信号编入向量相似性计算的检索架构
本文分析传统向量数据库架构的过滤与检索机制，并介绍 Aspected 的 Aspect Database：一个面向 AI 系统的上下文感知检索引擎
手把手搭建 Adaptive RAG 系统：从向量检索到 Streamlit 前端全流程
本文会带你从零搭建一个完整的概念验证项目（POC），技术栈涵盖 Adaptive RAG、LangGraph、FastAPI 和 Streamlit 四个核心组件。
大规模向量检索优化：Binary Quantization 让 RAG 系统内存占用降低 32 倍
本文会逐步展示如何搭建一个能在 30ms 内查询 3600 万+向量的 RAG 系统，用的就是二值化 embedding。
HNSW算法实战：用分层图索引替换k-NN暴力搜索
**HNSW图**的出现改变了搜索的方式。它能在数十亿向量上实现对数复杂度的实时检索。
