最近在搭一个基于本地知识库的RAG问答系统，用的是OpenAI的embedding模型，大概有10万条文档片段。现在卡在向量数据库索引选择上，试了FAISS的IVF和HNSW两种索引，但效果差别挺大：IVF建库快但召回率波动大，HNSW召回稳但内存占用直接翻倍。我的场景对实时性要求不高，但希望检索结果尽量精准，不至于漏掉关键内容。有没有大佬指点下，像这种中等规模的数据量，到底该优先考虑哪个索引？或者有没有其他更好的选择？网上教程都说“看场景”，但具体场景下怎么权衡参数，比如IVF的nlist设多少、HNSW的efConstruction设多大，真的很懵。先谢过！