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可以试试faiss，，安装pip install faiss-cpu或者faiss-gpu

import numpy as np
import faiss

# 创建一些随机向量
d = 64  # 向量维度
nb = 1000  # 向量数量
np.random.seed(1234)  # 设置随机种子
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')

# 创建索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)  # 使用 L2 距离
index.add(xb)  # 添加向量到索引

# 查询
nq = 5  # 查询的向量数量
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')  # 生成查询向量
D, I = index.search(xq, k=10)  # 搜索最近的 10 个邻居
print(I)  # 输出最近邻的索引

还有annoy，，安装pip install annoy

from annoy import AnnoyIndex

f = 40  # 向量维度
t = AnnoyIndex(f, 'angular')  # 使用角度距离

# 添加向量
for i in range(1000):
    v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
    t.add_item(i, v)

t.build(10)  # 建立树
t.save('test.ann')  # 保存索引

# 查询
print(t.get_nns_by_item(0, 10))  # 查找与第 0 个向量最近的 10 个向量

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