从零实现一个向量搜索引擎
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原文中文，约25800字，阅读约需62分钟。
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内容提要
本文介绍了构建向量搜索引擎的过程，包括整体架构、距离函数、HNSW索引、乘积量化、WAL和mmap等关键技术。向量搜索引擎分为API层、索引层和存储层，采用HNSW作为索引，使用WAL实现崩溃恢复，并通过mmap优化内存管理。文章还探讨了距离计算加速方法和元数据过滤策略，并提供了一个用Go实现的简化版本。
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关键要点
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向量搜索引擎的整体架构分为三层：API层、索引层和存储层。
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使用HNSW作为索引，支持高效的近似最近邻搜索。
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WAL（预写日志）用于实现崩溃恢复，确保数据持久性。
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mmap用于优化内存管理，简化大数据量的处理。
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距离函数选择对检索效果至关重要，常用的有欧氏距离、余弦相似度和内积。
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乘积量化（PQ）用于减少内存占用，适合处理百万级向量。
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元数据过滤策略分为前置过滤和后置过滤，以提高检索效率。
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提供了一个用Go实现的简化版本的向量搜索引擎，包含基本的插入和查询功能。
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延伸问答
向量搜索引擎的整体架构是怎样的？
向量搜索引擎的整体架构分为三层：API层、索引层和存储层。
HNSW索引的主要特点是什么？
HNSW索引支持高效的近似最近邻搜索，采用多层跳表式的图结构，顶层稀疏、底层稠密。
WAL在向量搜索引擎中有什么作用？
WAL（预写日志）用于实现崩溃恢复，确保数据持久性。
如何选择合适的距离函数进行向量检索？
常用的距离函数有欧氏距离、余弦相似度和内积，选择时需考虑向量的特性和应用场景。
乘积量化（PQ）在向量搜索引擎中的作用是什么？
乘积量化用于减少内存占用，适合处理百万级向量，通过聚类中心的编号代替原始子向量。
如何实现向量搜索引擎的元数据过滤？
元数据过滤策略分为前置过滤和后置过滤，以提高检索效率，前置过滤在索引检索之前筛选候选集。
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