microsoft/SPTAG

这是什么？

核心功能

• 01支持 L2 和余弦距离的向量相似度计算。
• 02提供基于 kd-tree 的 SPTAG-KDT 和基于平衡 k-means 树的 SPTAG-BKT 两种索引。
• 03支持在线插入和删除向量，无需重建整个索引。
• 04可将搜索分布到多台机器上进行在线服务。
• 05提供 Python 封装及构建向量检索服务的教程。

适用场景

• 为embedding 向量构建大规模语义检索后端。
• 为推荐或图像相似度查询提供最近邻检索服务。
• 索引频繁变化、需要在线更新的数据集。
• 单机索引容量不足时，将向量搜索分布到多台机器上。

快速上手

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   克隆仓库及其子模块

   git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/SPTAG
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   在 build 目录中使用 CMake 构建（需要 swig、cmake 和 boost）

   mkdir build && cd build && cmake -DSPDK=OFF -DROCKSDB=OFF .. && make
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   在 Release 文件夹中运行 SPTAGTest 以验证构建

使用前须知

• !从源码构建需要 swig、cmake 和 boost，且 Linux 与 Windows 的步骤不同。
• !快速克隆依赖 Git LFS 和子模块。

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常见问题

SPTAG 是什么？

一个 C++ 大规模近似最近邻向量检索库，提供索引构建、搜索和分布式在线服务工具。 SPTAG（Space Partition Tree And Graph）是一个面向向量近似最近邻搜索的 C++ 库，常用于语义检索、推荐等需要在海量向量中快速找相似项的场景。给定查询向量，它返回距离最小（L2 或余弦距离）的已存向量，以少量精度换取远快于暴力比对的速度。

SPTAG 可以免费使用吗？用的什么许可证？

SPTAG 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

SPTAG 还在维护吗？

活跃维护中。SPTAG 最近一次提交是在 2026年11月6日。

SPTAG 适合用来做什么？

为embedding 向量构建大规模语义检索后端。 为推荐或图像相似度查询提供最近邻检索服务。 索引频繁变化、需要在线更新的数据集。 单机索引容量不足时，将向量搜索分布到多台机器上。

SPTAG 怎么安装和运行？

克隆仓库及其子模块: git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/SPTAG 在 build 目录中使用 CMake 构建（需要 swig、cmake 和 boost）: mkdir build && cd build && cmake -DSPDK=OFF -DROCKSDB=OFF .. && make 在 Release 文件夹中运行 SPTAGTest 以验证构建

在哪里获取 SPTAG？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/microsoft/SPTAG