RAG、推荐、去重的共同底层需求是「找最相似的 K 个向量」。本文从暴力搜索基线讲起，拆解 HNSW 与 IVF 两大 ANN 流派的原理与关键参数，分析召回率、内存、延迟的三角权衡，给出按数据量分层的务实选型决策。

Vectorize 开源的智能体记忆系统 Hindsight（当日涨星 +4,463、★37,121、MIT）：以世界事实/经验/观察/心智模型四网络替代扁平 RAG，LongMemEval 从同骨干全上下文的 39.0% 拉到 83.6%、最强 91.4%。拆解 TEMPR/CARA 分层、四路检索+RRF+重排、反思持久化机制，附五个落地场景与竞品争议。