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REPOGEO 报告 · LITE

ZJULearning/nsg

默认分支 master · commit 5ec8fadf · 扫描时间 2026/6/4 08:49:51

星标 733 · Fork 166

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 ZJULearning/nsg 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add explicit topics for Approximate Nearest Neighbor Search

    原因：

    复制粘贴的修复
    approximate-nearest-neighbor-search, anns, graph-based-search, similarity-search, vector-search, high-performance-computing
  • highreadme#2
    Add a concise disambiguation statement immediately after the H1

    原因：

    复制粘贴的修复
    This repository provides the official implementation of NSG, a graph-based Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) algorithm, not a Neural Scene Graph.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage link to the associated PVLDB paper or project page

    原因：

    复制粘贴的修复
    [Link to PVLDB paper or project page for "Fast Approximate Nearest Neighbor Search With The Navigating Spread-out Graphs"]

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 ZJULearning/nsg
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
facebookresearch/faiss
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. facebookresearch/faiss · 被推荐 2 次
  2. spotify/annoy · 被推荐 2 次
  3. nmslib/hnswlib · 被推荐 1 次
  4. ScaNN · 被推荐 1 次
  5. milvus-io/milvus · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to implement fast approximate nearest neighbor search for large-scale data?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Faiss (facebookresearch/faiss)
    2. Hnswlib (nmslib/hnswlib)
    3. Annoy (spotify/annoy)
    4. ScaNN
    5. Milvus (milvus-io/milvus)
    6. Weaviate (weaviate/weaviate)
    7. Elasticsearch (elastic/elasticsearch)

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 ZJULearning/nsg。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are efficient graph-based algorithms for high-performance nearest neighbor retrieval?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
    2. ANNOY (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) (spotify/annoy)
    3. Faiss (Facebook AI Similarity Search) (facebookresearch/faiss)
    4. ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) (google-research/google-research)
    5. DiskANN
    6. NMSLIB (Non-Metric Space Library) (nmslib/nmslib)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 ZJULearning/nsg。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of ZJULearning/nsg?
    pass
    AI 明确点名了 ZJULearning/nsg

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts ZJULearning/nsg in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 ZJULearning/nsg

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo ZJULearning/nsg solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 ZJULearning/nsg

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 ZJULearning/nsg 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 优先行动项8，轻量 3