向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理

向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理概览HNSW 适合低延迟与高召回的近似搜索；IVF/Flat 适配不同规模与精度需求。系统选型考虑生态、扩展与一致性。技术参数（已验证）索引：HNSW（多层近邻图，参数 `M/efConstruction/efSearch`）、IVF（聚类分桶）、Flat（精确暴力搜索）。存储与扩展：pgvector 轻量与 SQL 生态；Milvus 分布式与分片；Weaviate 内置对象与模块化扩展。一致性与更新：HNSW 更新成本高需批量与重建策略；IVF 需训练与再平衡；Flat 更新简单但性能差。维度与内存：维度与向量数量决定内存；需记录索引大小与压缩策略（PQ/OPQ）。评估：以召回、延迟与成本为指标进行基准；选择适合业务的配置。实战清单依据数据规模与查询模式选择索引与系统；在变更前进行基准测试。管理内存与存储成本；实施压缩与分片策略。将检索质量纳入评测流水线；监控漂移与性能回退。