基于 Score 的游标分页构建 Java 向量检索服务 大家好，今天我们来探讨一下如何构建一个具备分页功能的 Java 向量检索服务，并且重点介绍一种基于 Score 的游标分页方案。 一、向量检索服务的基本架构 在深入分页之前，我们先快速回顾一个典型的向量检索服务架构。 一个简单的向量检索服务通常包含以下几个关键组件： 向量索引: 用于存储和高效检索向量数据。常用的向量索引技术包括 HNSW、Faiss 等。 向量数据库: 持久化存储向量数据，例如 Milvus、Pinecone，或者关系型数据库/NoSQL 数据库（需要进行向量数据格式转换）。 API 接口: 提供向量检索的入口，接收查询向量，返回检索结果。 相似度计算: 定义向量之间的相似度度量方法，例如余弦相似度、欧氏距离等。 二、传统分页方案的局限性 传统的分页方式通常是基于 OFFSET 和 LIMIT。例如，查询第 2 页，每页 10 条数据，SQL 可能是： SELECT * FROM vectors ORDER BY score DESC LIMIT 10 OFFSET 10; 这种方式在向量检索场景下存在一些问题 …