diff --git a/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3c1d828e00e51cd10ec0c85334653aeabd816598
--- /dev/null
+++ b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
@@ -0,0 +1,110 @@
+# 向量分析性能测试-AnnBenchmark
+
+## 1. 准备工作
+### 测试环境
+- 安装python>=3.8.6
+- 下载适配openGauss数据库的ann-benchmark性能测试工具。下载链接：[ann-benchmarks-openGauss](https://github.com/lauraty123/ann-benchmarks-openGauss)
+- 安装测试工具所需的依赖包`pip3 install -r requirements.txt`
+- 部署openGauss-DataVec容器实例，教程可参考[openGauss-DataVec容器镜像安装](../InstallationGuide/容器镜像安装.md)
+### 测试数据
+| Dataset | Dimensions | Train size | Test size | Neighbors | Distance | Download |
+| ----------------------------------------------------------------- | ---------: | ---------: | --------: | --------: | --------- | -------------------------------------------------------------------------- |
+| [DEEP1B](http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/) | 96 | 9,990,000 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/deep-image-96-angular.hdf5) (3.6GB)
+| [Fashion-MNIST](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) | 784 | 60,000 | 10,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/fashion-mnist-784-euclidean.hdf5) (217MB) |
+| [GIST](http://corpus-texmex.irisa.fr/) | 960 | 1,000,000 | 1,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/gist-960-euclidean.hdf5) (3.6GB) |
+| [GloVe](http://nlp.stanford.edu/projects/glove/) | 25 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-25-angular.hdf5) (121MB) |
+| GloVe | 50 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-50-angular.hdf5) (235MB) |
+| GloVe | 100 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-100-angular.hdf5) (463MB) |
+| GloVe | 200 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-200-angular.hdf5) (918MB) |
+| [Kosarak](http://fimi.uantwerpen.be/data/) | 27,983 | 74,962 | 500 | 100 | Jaccard | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/kosarak-jaccard.hdf5) (33MB) |
+| [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) | 784 | 60,000 | 10,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/mnist-784-euclidean.hdf5) (217MB) |
+| [MovieLens-10M](https://grouplens.org/datasets/movielens/10m/) | 65,134 | 69,363 | 500 | 100 | Jaccard | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/movielens10m-jaccard.hdf5) (63MB) |
+| [NYTimes](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bag+of+words) | 256 | 290,000 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/nytimes-256-angular.hdf5) (301MB) |
+| [SIFT](http://corpus-texmex.irisa.fr/) | 128 | 1,000,000 | 10,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/sift-128-euclidean.hdf5) (501MB) |
+| [Last.fm](https://github.com/erikbern/ann-benchmarks/pull/91) | 65 | 292,385 | 50,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/lastfm-64-dot.hdf5) (135MB) |
+| [COCO-I2I](https://cocodataset.org/) | 512 | 113,287 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](https://github.com/fabiocarrara/str-encoders/releases/download/v0.1.3/coco-i2i-512-angular.hdf5) (136MB) |
+| [COCO-T2I](https://cocodataset.org/) | 512 | 113,287 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](https://github.com/fabiocarrara/str-encoders/releases/download/v0.1.3/coco-t2i-512-angular.hdf5) (136MB) |
+
+> 注：
+> 数据集位置：置放路径为/ann-benchmarks-openGauss/data，需要先`mkdir data`
+> 数据集下载：可以直接通过`wget`下载，例如：`wget http://ann-benchmarks.com/glove-50-angular.hdf5 --no-check-certificate`
+
+## 2. 测试流程
+### 数据库配置
+容器内的配置文件路径：
+```
+/var/lib/opengauss/data/postgresql.conf
+```
+推荐配置参数：
+```
+shared_buffers=50GB #推荐大于数据库和索引的总和
+maintenance_work_mem=4GB
+password_encryption_type=1
+max_connections=1000 #最大连接数
+```
+有关具体参数的修改，请参考 **[GUC参数说明](../DatabaseReference/GUC参数说明.md)**
+### ann-benchmark配置
+修改`go_opgs.sh`中的数据库连接配置
+```bash
+export ANN_BENCHMARKS_OG_USER='YourUserName'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_PASSWORD='YourPassword'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_DBNAME='YourDBName'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_HOST='YourHost'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_PORT=YourPort
+```
+修改ann-benchmarks-openGauss/ann_benchmarks/algorithms/openGauss/config.yml中构建索引、索引查询相关参数(按需)
+```bash
+ - base_args: ['@metric']
+ constructor: openGaussHNSW
+ disabled: false
+ docker_tag: ann-benchmarks-openGauss
+ module: ann_benchmarks.algorithms.openGauss
+ name: openGauss-hnsw
+ run_groups:
+ M-16:
+ arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200}]
+ args: {}
+ query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+ M-24:
+ arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200}]
+ args: {}
+ query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+```
+- name: 近似搜索算法名
+- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
+
+### 执行测试
+修改`go_opgs.sh`中的启动命令
+```bash
+python3 run.py --algorithm openGauss-hnsw --dataset fashion-mnist-784-euclidean --local --runs 1 -k 10 --batch
+```
+- --algorithm 算法名，这里的算法名来源于ann-benchmarks-openGauss/ann_benchmarks/algorithms/openGauss/config.yml的name字段，目前支持openGauss-hnsw、openGauss-hnswpq、openGauss-ivfflat。
+- --dataset 数据集名称，支持的数据集见准备工作的测试数据章节。
+- -- runs 执行测试集次数
+- --k topk数目
+- --batch 如果加入该参数，可以开启向量数据的并发查询
+
+开启测试
+```bash
+sh go_opgs.sh
+```
+
+> 注：
+> 若已经执行过同组测试，需要重命名或删除`ann-benchmarks-openGauss/results///`下对应的文件，否则会直接跳过改组测试。
+
+## 3. 测试结果
+### 输出html可互动网页
+```bash
+python3 create_website.py --outputdir --scatter --recompute
+```
+
+### 输出数据表格
+```bash
+python3 data_export.py --out <结果文件名>.csv
+```
+
+测试结果说明：
+- k-nn:准确率
+- qps:吞吐量
+- p99:p99时延
+- build:构建索引耗时
diff --git a/content/docs-lite/zh/menu/index.md b/content/docs-lite/zh/menu/index.md
index 93c6fa639d0413454688119c1b2cf65b7cd8d992..b9771406e895a901a6814feabb5ce166dcc541d5 100644
--- a/content/docs-lite/zh/menu/index.md
+++ b/content/docs-lite/zh/menu/index.md
@@ -643,6 +643,7 @@ headless: true
- [Go SDK]({{< relref "./docs/DataVec/integrationGo.md" >}})
- 性能测试
- [VectorDBBench]({{< relref "./docs/DataVec/openGauss-VectorDBBench.md" >}})
+ - [AnnBenchmark]({{< relref "./docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md" >}})
- [教程案例指导]({{< relref "./docs/DataVec/DataVec-tutorials.md" >}})
- [打破AI黑盒，拥抱开源力量：基于openGauss+DeepSeek的本地知识库，打造你的专属AI助手！]({{< relref "./docs/DataVec/openGauss-RAG实践.md" >}})
- [openGauss Datavec + Dify，快速搭建你的智能助手平台]({{< relref "./docs/DataVec/openGauss-Dify.md" >}})
diff --git a/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md b/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7b1a17dc33f56dfa26873c494f0a4f3872c678b3
--- /dev/null
+++ b/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
@@ -0,0 +1,110 @@
+# 向量分析性能测试-AnnBenchmark
+
+## 1. 准备工作
+### 测试环境
+- 安装python>=3.8.6
+- 下载适配openGauss数据库的ann-benchmark性能测试工具。下载链接：[ann-benchmarks-openGauss](https://github.com/lauraty123/ann-benchmarks-openGauss)
+- 安装测试工具所需的依赖包`pip3 install -r requirements.txt`
+- 部署openGauss-DataVec容器实例，教程可参考[openGauss-DataVec容器镜像安装](../../../docs-lite/zh/docs/InstallationGuide/容器镜像安装.md)
+### 测试数据
+| Dataset | Dimensions | Train size | Test size | Neighbors | Distance | Download |
+| ----------------------------------------------------------------- | ---------: | ---------: | --------: | --------: | --------- | -------------------------------------------------------------------------- |
+| [DEEP1B](http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/) | 96 | 9,990,000 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/deep-image-96-angular.hdf5) (3.6GB)
+| [Fashion-MNIST](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) | 784 | 60,000 | 10,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/fashion-mnist-784-euclidean.hdf5) (217MB) |
+| [GIST](http://corpus-texmex.irisa.fr/) | 960 | 1,000,000 | 1,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/gist-960-euclidean.hdf5) (3.6GB) |
+| [GloVe](http://nlp.stanford.edu/projects/glove/) | 25 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-25-angular.hdf5) (121MB) |
+| GloVe | 50 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-50-angular.hdf5) (235MB) |
+| GloVe | 100 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-100-angular.hdf5) (463MB) |
+| GloVe | 200 | 1,183,514 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/glove-200-angular.hdf5) (918MB) |
+| [Kosarak](http://fimi.uantwerpen.be/data/) | 27,983 | 74,962 | 500 | 100 | Jaccard | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/kosarak-jaccard.hdf5) (33MB) |
+| [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) | 784 | 60,000 | 10,000 | 100 | Euclidean | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/mnist-784-euclidean.hdf5) (217MB) |
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+| [NYTimes](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bag+of+words) | 256 | 290,000 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](http://ann-benchmarks.com/nytimes-256-angular.hdf5) (301MB) |
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+| [COCO-I2I](https://cocodataset.org/) | 512 | 113,287 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](https://github.com/fabiocarrara/str-encoders/releases/download/v0.1.3/coco-i2i-512-angular.hdf5) (136MB) |
+| [COCO-T2I](https://cocodataset.org/) | 512 | 113,287 | 10,000 | 100 | Angular | [HDF5](https://github.com/fabiocarrara/str-encoders/releases/download/v0.1.3/coco-t2i-512-angular.hdf5) (136MB) |
+
+> 注：
+> 数据集位置：置放路径为/ann-benchmarks-openGauss/data，需要先`mkdir data`
+> 数据集下载：可以直接通过`wget`下载，例如：`wget http://ann-benchmarks.com/glove-50-angular.hdf5 --no-check-certificate`
+
+## 2. 测试流程
+### 数据库配置
+容器内的配置文件路径：
+```
+/var/lib/opengauss/data/postgresql.conf
+```
+推荐配置参数：
+```
+shared_buffers=50GB #推荐大于数据库和索引的总和
+maintenance_work_mem=4GB
+password_encryption_type=1
+max_connections=1000 #最大连接数
+```
+有关具体参数的修改，请参考 **[GUC参数说明](../DatabaseReference/GUC参数说明.md)**
+### ann-benchmark配置
+修改`go_opgs.sh`中的数据库连接配置
+```bash
+export ANN_BENCHMARKS_OG_USER='YourUserName'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_PASSWORD='YourPassword'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_DBNAME='YourDBName'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_HOST='YourHost'
+export ANN_BENCHMARKS_OG_PORT=YourPort
+```
+修改ann-benchmarks-openGauss/ann_benchmarks/algorithms/openGauss/config.yml中构建索引、索引查询相关参数(按需)
+```bash
+ - base_args: ['@metric']
+ constructor: openGaussHNSW
+ disabled: false
+ docker_tag: ann-benchmarks-openGauss
+ module: ann_benchmarks.algorithms.openGauss
+ name: openGauss-hnsw
+ run_groups:
+ M-16:
+ arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200}]
+ args: {}
+ query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+ M-24:
+ arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200}]
+ args: {}
+ query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+```
+- name: 近似搜索算法名
+- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
+
+### 执行测试
+修改`go_opgs.sh`中的启动命令
+```bash
+python3 run.py --algorithm openGauss-hnsw --dataset fashion-mnist-784-euclidean --local --runs 1 -k 10 --batch
+```
+- --algorithm 算法名，这里的算法名来源于ann-benchmarks-openGauss/ann_benchmarks/algorithms/openGauss/config.yml的name字段，目前支持openGauss-hnsw、openGauss-hnswpq、openGauss-ivfflat。
+- --dataset 数据集名称，支持的数据集见准备工作的测试数据章节。
+- -- runs 执行测试集次数
+- --k topk数目
+- --batch 如果加入该参数，可以开启向量数据的并发查询
+
+开启测试
+```bash
+sh go_opgs.sh
+```
+
+> 注：
+> 若已经执行过同组测试，需要重命名或删除`ann-benchmarks-openGauss/results///`下对应的文件，否则会直接跳过改组测试。
+
+## 3. 测试结果
+### 输出html可互动网页
+```bash
+python3 create_website.py --outputdir --scatter --recompute
+```
+
+### 输出数据表格
+```bash
+python3 data_export.py --out <结果文件名>.csv
+```
+
+测试结果说明：
+- k-nn:准确率
+- qps:吞吐量
+- p99:p99时延
+- build:构建索引耗时
diff --git a/content/zh/menu/index.md b/content/zh/menu/index.md
index f52a6fcc59b3f04168241cfdcd087b5cddad723a..93b07e9109cc3509acfe0da062ebbc45517ed5b3 100644
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@@ -928,6 +928,7 @@ headless: true
- [Go SDK]({{< relref "./docs/DataVec/integrationGo.md" >}})
- 性能测试
- [VectorDBBench]({{< relref "./docs/DataVec/openGauss-VectorDBBench.md" >}})
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- [打破AI黑盒，拥抱开源力量：基于openGauss+DeepSeek的本地知识库，打造你的专属AI助手！]({{< relref "./docs/DataVec/openGauss-RAG实践.md" >}})
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