Scaling HNSWs

No post summary.

HNSW критикуется за сложность балансировки, неэффективность кэширования и слабую поддержку фильтрации результатов поиска.
Продвинутое квантование (особенно product quantization) значительно эффективнее простого (int8/binary) и является ключом к ускорению индексов; DiskANN часто предпочтительнее HNSW в продакшене.
Иерархичность HNSW может быть избыточной; плоские структуры или модифицированные функции выбора уровней могут дать сопоставимую производительность.
Важна прозрачность систем: предоставление программистам доступа к структуре данных и понимание компромиссов позволяет создавать более гибкие решения.
В Redis векторы нормализуются для быстрого вычисления скалярного произведения вместо косинусного сходства; запись на диск выполняется точечно (RDB/AOF), а не непрерывно.