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VSAG (https://github.com/antgroup/vsag)：面向大规模向量集的高效相似度搜索索引库，突破内存限制，简化参数调优，助力精确快速检索。
• 支持超大规模向量集合，适配内存外数据，解决传统向量库内存瓶颈。
• 采用领先算法，QPS 性能较 Glass 提升 100%，较 HNSWLIB 提升 300%（基于 ann-benchmark，GIST 数据集，90% 召回率）。
• C++ 核心实现，提供 Python 封装 pyvsag，便于集成与二次开发。
• 自动参数生成机制，无需深入算法原理即可高效部署。
• 多场景验证，OceanBase、TuGraph、GreptimeDB 等多个顶级分布式系统采用。
• 持续迭代，2025 年路线图包含稀疏向量搜索、ARM 与 GPU 加速、图结构压缩等关键特性。
• 开源社区驱动，欢迎贡献代码与反馈，促进矢量数据库生态发展。
VSAG 从算法优化到工程实现均体现出对大规模、高性能相似度搜索的深刻理解，提供了行业领先的解决方案与可持续进化路径，适合长期技术布局与创新探索。
正文完
