從記憶體密集型 HNSW 到量化 SPANN：Pinterest 處理百億級向量搜索的技術演進
該方案展現了極其務實的工業級權衡，透過『數據分層下移（RAM → SSD）』與『精度適度犧牲（量化）』成功破解了大規模向量索引的成本僵局，評價為高度高效。然而，其對 SPANN 的依賴增加了對 SSD IOPS 的底層要求，且向多向量模型轉型將帶來新的查詢延遲挑戰，需觀察其在極端併發下的穩定性。
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向量搜索
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