是的，向量搜索可以处理数十亿个向量，但这需要专门的技术和基础设施才能高效地完成。传统的精确搜索方法，即将每个查询与所有向量进行比较，在这种规模下由于计算和内存的限制而变得不切实际。相反，现代向量搜索系统依赖于近似最近邻 (ANN) 算法、优化的数据结构和分布式计算来平衡速度、准确性和资源使用。例如，像 Facebook AI Similarity Search (FAISS) 这样的工具或像 Milvus 这样的开源数据库使用分层可导航小世界 (HNSW) 图或倒排文件 (IVF) 索引来降低搜索复杂度，同时保持可接受的准确性。
为了管理数十亿个向量，系统通常将算法优化与水平扩展相结合。 ANN 算法将相似的向量分组到集群或层中，允许搜索跳过数据集的不相关部分。例如，HNSW 创建一个多层图，其中较高层能够快速“跳跃”以近似最近邻，而较低层细化结果。分布式系统将数据集拆分到多台机器上，从而并行化搜索。像 Elasticsearch 这样带有向量搜索插件的数据库可能会对数据进行分片，并使用分散-收集查询来并行处理子集。量化技术（例如，将向量精度从 32 位浮点数降低到 8 位整数）也可以减少内存使用，使更大的数据集能够放入 RAM 中。这些优化使处理数十亿个向量成为可能，延迟以毫秒为单位衡量。
开发人员在以这种规模实现向量搜索时必须考虑权衡。例如，使用 HNSW 提供快速查询时间，但需要大量内存来存储图结构。相比之下，基于 IVF 的方法使用的内存较少，但可能需要更长的索引时间。像 Google 的 ScaNN 或 Microsoft 的 DiskANN 这样的工具提供可配置的参数来优先考虑速度、准确性或内存。硬件选择也很重要：像 NVIDIA 的 RAPIDS cuML 这样的 GPU 加速库可以加速 ANN 操作，而像 Qdrant 或 Pinecone 这样的专用向量数据库将可扩展性作为托管服务处理。使用真实世界的数据进行测试至关重要——微调 IVF 中的集群数量或 HNSW 中的边数可以极大地影响性能。最终，通过算法、基础设施和调整的正确组合，可以处理数十亿个向量。