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。

本研究在随机矩阵领域中提出了一种新距离函数，用于有效比较不同的马尔可夫链模型，特别适用于医疗过程。研究显示，无论使用Bhattacharyya角还是新距离函数，模型间的度量结果一致。