问腾讯云向量数据库 Filter 过滤与向量检索结合后召回变少，如何排查？

场景：使用腾讯云向量数据库做文档问答的检索层，集合里约 200 万条向量，每条带有 tenant_id、doc_type、update_time 等标量字段，向量索引类型为 HNSW，相似度度量为 COSINE。检索时需要先限定租户，再取相似度最高的 10 条。 现象： 1. 不带过滤条件，top 10 的结果质量正常。 2. 加上 tenant_id 过滤后，返回的结果条数有时不足 10 条，个别租户甚至只返回 2 到 3 条，但这些租户的数据量明显超过 10 条。 3. 把过滤条件去掉再在应用层筛选，又能拿到足够的结果，只是需要把 limit 调得很大，延迟随之上升。 已尝试： 1. 确认了 tenant_id 字段的值与过滤表达式完全一致，没有大小写或类型问题。 2. 把检索的 limit 调大后，结果数量会增加，但不知道这是不是正确的做法。 3. 没有给 tenant_id 建过标量索引，也没有调整过 HNSW 的 ef 相关检索参数。 想请教： 1. 向量检索与标量过滤的执行顺序是什么，是先过滤再检索，还是先取近邻再过滤？这会如何影响结果条数？ 2. 是否需要为 tenant_id 等过滤字段建立过滤索引？不建索引时对召回和性能有什么影响？ 3. HNSW 的 ef 检索参数、limit 与过滤选择率之间如何配合？过滤条件命中比例很低时有什么推荐做法？ 4. 多租户场景下，是按租户拆分集合更合适，还是用字段过滤，各自的限制和取舍是什么？