#HNSW

Weaviate 1.40 新增了 PathSeer 过滤算法，官方基准里几乎全场景最快，旧 HNSW 索引改个配置就能用，不用重建。

Weaviate@weaviate_io原文

Milvus 官方把 HNSW 的三种量化方案讲清楚了：SQ8/SQ6、PQ、PRQ 各自怎么压缩、省内存多少、代价是什么，做向量检索选型前很值得看。

Milvus@milvusio原文

Weaviate推出HFresh向量索引，在内存受限场景下比HNSW更高效，适合大型可变数据集。

Weaviate@weaviate_io原文

Qdrant发布了filterable HNSW，比ACORN更快实现高召回率向量搜索过滤，两种方法各有优势。

Qdrant@qdrant_engine原文

Weaviate 出了个查询性能剖析利器，一次请求告诉你时间花在哪——是磁盘读、向量搜索还是过滤，不用再瞎猜调参了。

Weaviate@weaviate_io原文

Milvus 新功能 Force Merge，合并段后搜索快一倍，延迟降三分之一，试试呗。

Milvus@milvusio原文

Milvus 把 embedding 列表直接塞进 HNSW，质量几乎追上暴力搜索，比 MUVERA 高了一截，但成本也翻了 6-18 倍，长文档还不支持。适合对精度有极致需求的项目。

Milvus@milvusio原文

做向量搜索的团队终于不用为内存账单发愁了——HFresh 把 HNSW 的内存占用砍到零头，十亿级向量也能跑在更小的机器上，成本敏感或写入密集的场景尤其值得一试。

Weaviate@weaviate_io原文