Techniki wyszukiwania wektorowego
Algorytmy przybliżonego wyszukiwania najbliższych sąsiadów (ANN): HNSW (graf hierarchiczny), IVF (klastrowanie), DiskANN (oparty na dysku). Do tego kwantyzacja (PQ, skalarna, binarna) zmniejszająca zużycie pamięci.
HNSW to obecny domyślny wybór (szybki, dobry recall). IVF to klasyk w stylu FAISS z Facebooka, dobry do „taniego wyszukiwania wśród miliardów wektorów”. DiskANN (Microsoft) jest zoptymalizowany pod dyski SSD, dla zbiorów, które nie mieszczą się w RAM-ie. Wyszukiwanie hybrydowe to BM25 plus wektory plus Reciprocal Rank Fusion. Ostatnim krokiem bywa reranker (cross-encoder).