矢量搜索通常使用专门的框架来实现，这些框架旨在高效处理高维数据。三个广泛使用的框架是 FAISS、Annoy 和 HNSW。FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个针对密集向量的快速相似性搜索和聚类进行优化的库。Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 由 Spotify 开发，专注于构建基于树的结构用于近似最近邻搜索。HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 是一种基于图的索引方法，以平衡速度和准确性而闻名。这些工具提供了在大规模场景下执行矢量搜索所需的核心算法和数据结构。
FAISS 因其 GPU 加速和对大型数据集的支持而特别受欢迎。例如，它允许开发者创建针对内存使用或查询速度进行优化的索引，如结合乘积量化的 IVF（倒排文件索引）。Annoy 使用随机投影树来分割数据，实现快速近似搜索，可在精度和速度之间进行权衡调整。HNSW 在 hnswlib 等库中实现，构建分层图以实现搜索过程中的高效遍历，适用于需要高召回率的应用。这些框架通常集成到更大的系统中——FAISS 用于推荐引擎，Annoy 为 Spotify 的音乐推荐提供支持，而 HNSW 是 Elasticsearch 等数据库中矢量搜索的主力。
除了独立的库，数据库和托管服务也采用了这些框架来简化矢量搜索。Milvus 是一个开源的矢量数据库，集成了 FAISS、HNSW 和其他算法以支持可扩展的相似性搜索。Elasticsearch 添加了使用 HNSW 的原生矢量搜索功能，允许开发者结合关键词和矢量查询。Pinecone 等托管平台抽象了基础设施的复杂性，提供了基于 FAISS 或 HNSW 并带有自动扩展功能的解决方案。这些工具通常包含元数据过滤、混合搜索和实时更新等功能，使其适用于图像检索、语义搜索或欺诈检测等生产用例。开发者通常根据性能需求、可扩展性以及与现有数据管道的集成情况来选择框架。