简述
HNSW 是一种给向量建索引的算法，全称”分层可导航小世界图”。它把向量组织成多层图，查最近邻时从顶层粗略跳、逐层精细化，不用逐个比对。数据量大时，比暴力扫描快一两个数量级。
详解
它是近似最近邻——为了快，牺牲一点点精度，可能漏掉极少数真正最近的。代价换来速度：百万级向量下，暴力扫描要几秒一次查询，HNSW 是毫秒级。pgvector 支持建 HNSW 索引，一条 SQL 的事。
深化
mindplace 至今没建 HNSW，这是刻意的。有论文实测过：十万文档以下，暴力扫描和 HNSW 的检索性能差异可以忽略；百万以下都看不出上 HNSW 的明显好处。这个站的 向量检索 集合不到一万条，比那个阈值低两个数量级，建索引纯属过度设计，还白搭上近似带来的精度损失。把它收进术语表，是为了记住一个边界：技术不是越先进越好，用在错的规模上就是负担。