面向稠密向量的高效相似度检索与聚类库，支持十亿级向量近邻搜索，是构建向量数据库和 RAG 检索层的底层引擎。

给 Postgres 加上向量相似度检索能力的开源扩展，支持精确和近似最近邻搜索，让 RAG 和语义检索直接跑在现有数据库里。

高性能大规模向量数据库与向量检索引擎，用 Rust 编写，支持 HNSW、混合检索和图像搜索，适合为 AI 应用和 RAG 提供相似度检索能力。

面向多模态 AI 的嵌入式向量检索库，支持近似最近邻搜索和语义相似度检索，无需单独部署服务，帮开发者省去向量数据管理的麻烦。

基于 PyTorch 的度量学习库，提供对比损失、难例挖掘、采样器和检索指标，用来训练和评估相似度搜索所需的嵌入向量。

基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。