七夕漫谈｜向量检索界的超强 CP：DiskANN 铺路，RaBitQ 加速，又准又快还能省摘要：DiskANN结合RaB

七夕的浪漫是双向奔赴，

向量检索的浪漫是 “又准又快还省钱” 。

数据太多放不下？全量对比太慢？

要快又怕不准？

DiskANN🤝RaBitQ，性能 5.5 倍于 HNSW，内存省 90%，召回率 94%+。

DiskANN + RaBitQ，不只是更快的检索算法，而是一套能在“准、快、省”之间自由换挡的向量检索引擎。

面对超大规模、低成本优先的场景 —— 切换 On-Disk 成本模式，SSD 承载原始数据，内存成本直降 90%，照样守住高召回；
面对中等规模、追求极致 QPS/P99 的场景 —— 切换 In-Memory + RaBitQ 性能模式，索引数据常驻内存，性能可达 HNSW 的 5.5 倍。

同一套 Vamana 图索引，无需重建，按需在成本与性能间切换；

同一套算法引擎，已经走进云搜索服务、火山 Milvus 等多个产品。

找得准、跑得快、花得省 —— 这对七夕 CP，让海量向量检索的每一次查询，都又快又稳又划算。