精选理由
做向量搜索或 RAG 系统的开发者，这个方案直接解决了过滤后召回率下降的痛点，值得看看 Zilliz 的工程实践。
Zilliz 开发者关系主管在伦敦 Unstructured Data Meetup 上分享了两种在 Zilliz Cloud 中保持过滤向量搜索快速且准确的方法。第一种方法是在过滤时保留图连接性，允许搜索临时遍历被过滤的节点作为中间跳转，避免 HNSW 图形成孤立“岛屿”导致召回率下降。第二种方法针对高选择性过滤器，当过滤后数据子集很小时，先过滤再暴力扫描可能比索引搜索更快。这些技术解决了大规模向量搜索中过滤与速度的平衡问题。
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Zilliz 开发者关系主管在伦敦 Unstructured Data Meetup 上分享了两种在 Zilliz Cloud 中保持过滤向量搜索快速且准确的方法。第一种方法是在过滤时保留图连接性，允许搜索临时遍历被过滤的节点作为中间跳转，避免 HNSW 图形成孤立“岛屿”导致召回率下降。第二种方法针对高选择性过滤器，当过滤后数据子集很小时，先过滤再暴力扫描可能比索引搜索更快。这些技术解决了大规模向量搜索中过滤与速度的平衡问题。
❓ 𝗛𝗼𝘄 𝗱𝗼 𝘆𝗼𝘂 𝗸𝗲𝗲𝗽 𝗳𝗶𝗹𝘁𝗲𝗿𝗲𝗱 𝘃𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝗳𝗮𝘀𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗮𝘁 𝘀𝗰𝗮𝗹𝗲? @jiangc1010 , Head of Developer Relations at Zilliz, shared two ways Zilliz Cloud handles this pr…