1. Faiss：由Facebook开发的高效相似度搜索和稠密向量聚类库，支持多种搜索算法，适用于大规模向量数据集，提供丰富API接口。
2. Annoy：用C++编写，支持多种距离度量的近似最近邻搜索库，特点为速度快、内存占用低，支持多线程和分布式搜索，适用于大规模数据集的搜索效率提升。
3. HNSW：基于图的高效最近邻搜索算法，通过构建分层导航的小世界网络实现快速搜索，保持搜索精度的同时提高速度，适用于实时性要求高的场景。
4. Milvus：开源向量数据库，专为AI应用设计，支持高性能向量存储和检索，提供向量相似度搜索和聚类等操作，易于使用且扩展性好。
5. Vespa：由Yahoo开发的开源大规模搜索引擎，支持向量数据存储和检索，通过高效索引和搜索算法处理大规模数据，提供灵活查询语言和丰富功能。
在选择向量数据库时，应综合考虑应用场景、数据规模和性能要求等因素。
