3.4 向量索引与检索优化（上）
文档摘要
3.4 向量索引与检索优化（上） 本节导读：掌握向量索引的核心算法原理，理解 HNSW、IVF、PQ 等主流索引结构的实现机制和性能权衡，学会为不同规模的 RAG 知识库选择合适的索引策略。 学习目标 理解向量索引的基本分类和适用场景 掌握 HNSW 索引的构建原理和参数调优方法 理解 IVF 系列索引的聚类思想和适用规模 学会使用 FAISS 构建生产级索引 能够根据数据规模和查询延迟选择最优索引方案 核心概念 向量索引是向量数据库和 RAG 检索系统的性能核心。没有索引，每次查询都需要遍历全部向量进行暴力计算（Brute-Force），时间复杂度为 O(n)，在百万级数据下完全不可接受。向量索引通过预先构建的数据结构，将查询复杂度降低到 O(log n) 甚至更低，同时保持极高的召回率。
评论区
(0)
U