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HNSW 通过多层导航图结构，将亿级向量检索的延迟从秒级降低到毫秒级，同时保持 95% 以上的召回率。其核心优势在于图遍历的对数级跳数和贪心路由的高效性。乘积量化（PQ）解决了内存瓶颈，将存储压缩 6-64 倍，代价是距离计算精度和召回率的轻微下降。落地路线建议：第一步，根据向量维度和数据规模选择索引类型——亿级以下、维度 768 以内优先 HNSW，更高维度或更大规模考虑 IVF-PQ 混合方案
本文提供vLLM模型服务上线前的压测检查清单，涵盖镜像验证、GPU运行时检查、模型缓存配置和性能测试等关键环节。通过分步验证Docker镜像、GPU可用性、模型挂载方式，记录冷启动时间，并使用k6工具进行多级并发压测（10/20/50并发），最终形成包含镜像版本、GPU状态、冷启动耗时、性能指标和风险提示的完整上线报告模板，为后续扩容和问题排查建立基准。
