二十九：向量索引自测题¶

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A. 向量检索基础¶

什么是向量检索？它在 RAG 中承担什么作用？
最近邻搜索和 top-k 向量检索的目标是什么？
精确搜索和 ANN 搜索有什么区别？
为什么大规模向量库不能总是使用暴力搜索？
Flat 索引的优点和缺点是什么？
Flat 索引为什么常用于 ANN 评估基线？
L2 distance、inner product、cosine similarity 分别如何定义？
为什么向量归一化后 cosine similarity 和 inner product 排序可能等价？
选择相似度指标时为什么必须匹配 embedding 模型？
向量维度对检索延迟、内存和效果有什么影响？

B. ANN 权衡与评估¶

ANN 中 recall、latency、memory、build time 分别代表什么？
为什么 ANN 是用召回率损失换速度？
Recall@k 如何计算？
为什么 RAG 场景通常更重视 Recall@k？
QPS、平均延迟、P95/P99 延迟分别反映什么？
为什么只看平均延迟不够？
如何用 Flat ground truth 评估 ANN 索引？
如果 ANN Recall@10 很高，但 RAG 答案仍不好，可能是什么原因？
metadata filter 会如何影响向量检索评估？
向量索引评估为什么要使用真实业务 query？

C. IVF 与 IVF_FLAT¶

IVF 的基本思想是什么？
IVF 离线构建阶段做了什么？
IVF 查询阶段做了什么？
IVF 中 inverted list 存储什么？
IVF_FLAT 中的 FLAT 表示什么？
IVF_FLAT 相比 Flat 为什么更快？
IVF_FLAT 相比 IVF_PQ 通常有什么精度和内存差异？
IVF_FLAT 的 nlist 参数是什么？
nlist 太大或太小分别会带来什么问题？
IVF_FLAT 的 nprobe 参数是什么？
nprobe 增大对 recall 和 latency 分别有什么影响？
如果 nprobe = nlist，会发生什么？
IVF_FLAT 为什么需要训练聚类中心？
训练 IVF 聚类中心时，训练样本应该满足什么条件？
数据分布变化为什么会影响 IVF 索引质量？
IVF 中 list 分布不均会造成什么问题？
如何调参 IVF_FLAT 以满足 RAG 召回要求？
IVF_FLAT 适合哪些场景？不适合哪些场景？

D. HNSW¶

HNSW 的核心思想是什么？
HNSW 为什么使用分层图结构？
HNSW 查询过程大致是什么？
HNSW 中 M 参数控制什么？
M 增大对 recall、内存和构建时间有什么影响？
efConstruction 控制什么？
efConstruction 增大有什么收益和代价？
efSearch 控制什么？
efSearch 增大对 recall 和 latency 有什么影响？
HNSW 为什么通常 recall 高、查询快？
HNSW 的主要内存开销来自哪里？
HNSW 适合哪些场景？不适合哪些场景？
HNSW 的插入、删除、更新有什么工程注意点？
HNSW 和 IVF_FLAT 在索引构建、查询、内存、参数上的区别是什么？

E. 生产化、过滤与 RAG 应用¶

RAG 中为什么经常需要 metadata filter？
先过滤后向量检索和先向量检索后过滤分别有什么优缺点？
多租户/权限场景下，向量索引应该如何设计？
为什么权限过滤不能只依赖 prompt？
embedding 模型升级为什么通常需要重建索引？
文档更新、删除和增量插入对向量索引有什么挑战？
什么是双索引切换？它适合什么场景？
什么情况下需要向量量化或 PQ？
向量数据库和 FAISS 这类本地库有什么差异？
如何为小规模知识库选择索引？
如何为千万级向量、低延迟检索选择索引？
如果业务需要强关键词匹配，向量索引应该如何配合 BM25？
如果检索召回差，你会从哪些索引参数排查？
如果检索延迟高，你会如何排查？
如果索引内存占用过高，你会如何优化？
请设计一个 RAG 向量索引评估实验。
请比较 Flat、IVF_FLAT、HNSW、IVF_PQ 的优缺点和适用场景。
请完整说明 IVF_FLAT 和 HNSW 的原理、关键参数、调参方式和 RAG 应用取舍。
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