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引言：高维空间的"寻路困境"
在人工智能和大数据时代，向量检索已成为相似性搜索的核心技术，支撑着推荐系统、图像搜索、自然语言处理等关键应用。然而，随着维度增加，传统的检索方法面临"维度灾难"（Curse of Dimensionality）：在1000维空间中，随机两点间距离的方差趋近于零，所有点都"同样相似"。这种困境下，HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法通过分层导航图结构，实现了高维空间的高效搜索，将千万级向量的查询延迟从秒级降至毫秒级。
数据证明：在SIFT1B数据集（10亿个128维向量）测试中，HNSW比传统KD-Tree快1200倍，比LSH（局部敏感哈希）精度高35%，内存占用仅为PQ（乘积量化）的1/3。