用 Go 做语义检索、推荐或 RAG 时，总要算向量相似度。做法大致三种：自己写几行、用数值库、或者交给向量数据库。下面按「方案」捋一捋，方便你按场景选。

向量相似度用在语义检索、推荐、去重聚类等场景很常见，但数据量差别很大：有时就几百几千个向量在内存里算，有时是百万级要做近似最近邻（ANN）检索。所以没有一种写法能通吃，有的场景适合手写，有的适合用库，有的直接上向量库。下面分别说。