趋近智
大型语言模型应用高级向量检索
章节 1: 近似最近邻算法
重温向量嵌入与搜索基础
分层可导航小世界 (HNSW) 内部机制
倒排文件索引 (IVF) 变体
乘积量化 (PQ) 工作原理
其他基于图的近似最近邻（ANN）方法（例如，NSG，Vamana）
选择合适的近似最近邻算法：性能取舍
HNSW的实战操作：实现与调优
章节 2: 向量搜索性能与效率的优化
量化技术：标量量化与乘积量化
实现优化乘积量化 (OPQ)
二进制哈希与局部敏感哈希 (LSH) 回顾
高级过滤策略：预过滤与后过滤
将元数据与向量一同高效索引
硬件加速考量 (CPU SIMD, GPU)
内存管理与缓存策略
实践：应用量化与过滤
章节 3: 混合搜索方法
纯向量搜索的局限性
结合关键词搜索（BM25, TF-IDF）
结果合并与排序方法
倒数排序融合（RRF）及其他融合算法
基于图的向量搜索增强
多模态搜索的考量
动手实践：构建混合搜索流程
章节 4: 面向生产系统的向量搜索扩容
分布式向量数据库架构
向量索引的分片策略
复制与高可用性
负载均衡搜索查询
向量搜索性能指标监控
生产环境中索引的更新与维护
大规模部署的成本优化
实践：配置分布式系统
章节 5: 高级调优与评估
评估指标再审视：召回率、准确率、延迟
构建用于评估的真实标准数据集
参数敏感度分析 (HNSW, IVF)
搜索算法的 A/B 测试框架
调试搜索相关性问题
在线与离线评估方法
针对特定应用需求的调整（RAG 与 语义搜索）
动手实践：全面性能评估
硬件加速考量 (CPU SIMD, GPU)
这部分内容有帮助吗？
- Faiss: A Library for Efficient Similarity Search, Jeff Johnson, Matthijs Douze, Hervé Jégou, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017) (Neural Information Processing Systems Foundation) - 描述了一个用于高效相似性搜索的领先库，详细介绍了其优化措施，包括CPU SIMD指令和GPU加速。
- Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Wen-mei W. Hwu, David B. Kirk, Izzat El Hajj, 2022 (Elsevier) DOI: 10.1016/C2020-0-02969-5 - 一本关于CUDA编程和GPU架构的综合教材，对于理解GPU加速原理至关重要。