用纯 ABAP 做向量检索，oisee/zvdb 仓库的设计思路、工程价值与 SAP 落地场景

最近看oisee/zvdb这个仓库，最吸引我的不是它把一个 Vector Database 写进了ABAP，而是它很有 SAP 老系统工程味道。它没有把问题直接丢给外部 Milvus、Pinecone、Qdrant 或 Elasticsearch KNN，也没有把检索过程藏在某个云服务后面，而是把 RAG 里最朴素的一段能力，向量保存、向量相似度比较、候选集缩小、最终排序，拆回到ABAP应用服务器和一张普通数据库表里完成。仓库 README 明确说它是一个完全用ABAP实现的 Vector Database，目标是提供一种不依赖外部向量数据库的方案，尤其面向「chat with your documents」这类把文档切块后检索相关片段，再注入 prompt 的场景。(GitHub)这个仓库的现实意义，放在 SAP 项目里会很清楚。很多 S/4HANA On-Premise 或 Private Cloud 客户，企业文档、业务配置、工单说明、审计说明、接口日志、字段含义解释都在系统内或系统旁边。团队想做一个面向内部顾问、关键用户、运维人员的问答入口，第一反应常常是把数据抽出去，进一个外部向量库，再由 LLM 做回答。这个链路当然能跑，但它带来额外的网络、鉴权、数据出境、运维、成本和合规问题。zvdb的路线刚好反过来，embedding 仍然可以由外部模型生成，但向量索引和相似度检索尽可能留在