ANN-поиск
Approximate Nearest Neighbor — векторный поиск по сходству за сублинейное время. Компромисс: полнота 95–99% при ускорении в 100–1000 раз относительно полного перебора O(N). Основа RAG и поиска по эмбеддингам.
Алгоритмы: HNSW (иерархический граф «тесного мира», по умолчанию в FAISS), IVF (инвертированный индекс с кластеризацией), LSH (хеширование с учётом близости, в основном исторический), ScaNN (Google, смешанный подход). Реализации: FAISS (Meta), pgvector (расширение Postgres), Milvus, Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma. Баланс полноты и скорости настраивается параметрами HNSW: M (степень графа), ef-construction, ef-search. Современная практика: HNSW до 10 млн векторов, IVF + PQ в масштабе миллиардов. Дисковый ANN (DiskANN, Microsoft) — для очень больших объёмов, когда не хватает оперативной памяти.