HNSW

← Chương trước: Phần 2: Data Ingestion & Atomic Chunking | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 4: Active RAG & Strict Tool Calling → Answer-first: Qdrant Hybrid Search kết hợp Dense Vector và Sparse Vector BM25 qua thuật toán Reciprocal Rank Fusion (RRF). Kỹ thuật Payload Filtering áp dụng bộ lọc cứng trực tiếp trong quá trình duyệt đồ thị HNSW, ngăn ngừa lọc hậu kỳ gây suy giảm tập kết quả và bảo đảm hiệu năng truy vấn đa điều kiện. ...

← Chương trước: Kiến Trúc Bảo Mật Zero-Trust Cho Microservices | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Cloudflare Workers & Edge Computing → Answer-first: A Vector Database indexes high-dimensional embeddings using algorithms like Hierarchical Navigable Small World (HNSW) for ultra-fast semantic retrieval. In modern RAG architectures, combining dense semantic vectors with sparse BM25 keyword vectors via Reciprocal Rank Fusion (RRF) delivers optimal retrieval accuracy while Scalar and Binary Quantization reduce memory footprints up to 32x without degrading latency. ...

Answer-first: Xây dựng Vector Search Engine thuần Go đạt hiệu năng cao nhờ thuật toán đồ thị HNSW phân tầng, SIMD AVX2 tối ưu hóa khoảng cách L2/Cosine và bộ nhớ mmap zero-copy. Hệ thống duy trì recall >98% với độ trễ truy vấn p99 <5ms cho 10 triệu vector 768 chiều. 🇬🇧 Read the English version of this article on tanhdev.com Xây dựng một vector database engine thuần Go sẵn sàng cho môi trường production trong các Go microservices đòi hỏi việc vượt qua ba nút thắt cổ chai hệ thống kinh điển: độ phức tạp thuật toán, độ trễ chỉ thị CPU và áp lực lên Garbage Collector. Bằng cách kết hợp Hierarchical Navigable Small World (HNSW) multi-layer graphs cho độ phức tạp tìm kiếm O(log N), 256-bit AVX2 SIMD unrolling qua unsafe pointer arithmetic, Product Quantization (PQ) giảm 75%–96% bộ nhớ, và memory-mapped (mmap) off-heap storage, bạn có thể xây dựng engine tìm kiếm vector zero-allocation thuần Go với hiệu năng tương đương C++ (Faiss/USearch). ...