基于图的向量检索算法在向量检索的评测中性能都是比较优异的。如果比较在乎检索算法的效率，而且可以容忍一定的空间成本，多数场景下比较推荐基于图的检索算法。而HNSW是一种典型的，应用广泛的图算法，很多分布式检索引擎都对HNSW算法进行了分布式改造，以应用于高并发，大数据量的线上查询。

最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS)是指在一个确定的距离度量和搜索空间内寻找与给定查询项距离最小的元素。由于维数灾难，我们很难在高维欧式空间中以较小的代价找到精确的最近邻。近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，ANNS）则是一种通过牺牲精度来换取时间和空间的方式从大量样本中获取最近邻的方法。