‌大模型向量化的主流工具包括：Pinecone、Milvus、Faiss、Annoy、Weaviate等，它们通过高效索引和相似度计算实现海量数据的快速检索。‌

1. ‌Pinecone‌
   专为生产环境设计的向量数据库，支持实时更新和动态扩容，适合需要低延迟检索的场景，如推荐系统和语义搜索。

2. ‌Milvus‌
   开源向量数据库，支持分布式部署和多种索引算法（如IVF、HNSW），适合大规模相似性搜索任务，兼容多种机器学习框架。

3. ‌Faiss‌
   由Meta开发的库，专注于稠密向量相似度搜索，提供GPU加速和多种索引类型，适合科研和高性能计算需求。

4. ‌Annoy‌
   轻量级库，基于树结构实现近似最近邻搜索，内存占用低且易于集成，适合中小规模数据集的快速实验。

5. ‌Weaviate‌
   结合向量搜索与图数据库功能，支持语义检索和自动分类，适合构建知识图谱或混合检索系统。

这些工具可根据数据规模、实时性要求和部署复杂度灵活选择，显著提升大模型处理非结构化数据的效率。