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。

基于 TurboQuant 量化算法、用 Rust 实现并带 Python 绑定的向量索引，面向 RAG 和嵌入检索场景，提供高压缩比、低内存的近似最近邻搜索。

MySQL 的社区分支，由原 MySQL 核心团队维护，提供功能完整、稳定且许可证宽松的开源关系型数据库，支持全文检索、GIS 和向量近邻搜索。

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。

微软开源的分布式近似最近邻搜索库，提供高质量向量索引构建、搜索和在线服务工具，专为大规模向量检索场景设计。

提供 CUDA 加速的机器学习与信息检索基础算法和原语，方便快速搭建高性能应用，涵盖最近邻搜索、聚类、线性代数等常用模块。

基于邻域图和树结构的高维向量近邻检索库，用 C++ 实现，适合给向量数据库和 RAG 系统做低延迟的近似最近邻搜索。

基于 GPU 的向量检索与聚类库，为近似最近邻搜索和相似度计算提供 CUDA 加速，适合大规模向量数据和 LLM 检索场景。

RaBitQ 是 SIGMOD 2024 提出的高维向量量化方法，为近似最近邻搜索提供理论误差上界，适合构建向量检索系统时做有精度保证的压缩索引。

整理高维向量检索与向量数据库相关的优质资源清单，涵盖近似最近邻搜索、相似度检索和向量搜索引擎，方便快速选型与调研。