嵌入向量通过专门的数据结构和算法进行索引，以实现高效检索，这些结构和算法旨在处理高维向量相似性搜索。 核心挑战是在具有数百或数千个维度的空间中快速找到最接近的向量（最近邻），而传统的索引方法（如 B 树）变得不切实际。 为了解决这个问题，使用了近似最近邻 (ANN) 算法，这些算法优先考虑速度而非完美的准确性。 常见的方法包括基于树的方法（例如，Annoy）、基于图的技术（例如，HNSW）和基于量化的方法（例如，FAISS）。 这些系统将嵌入向量预处理成优化的结构，从而可以在查询期间快速进行相似性比较。
一种广泛使用的技术是向量量化，它通过将相似的向量分组到聚类中来降低存储和搜索复杂度。 例如，FAISS 采用乘积量化将高维向量拆分为更小的子向量，每个子向量都分配给代码本中的一个质心。 在搜索期间，使用预先计算的查找表计算距离，从而大大加快了比较速度。 另一种方法是分层可导航小世界 (HNSW) 图，它将向量组织成相互连接的节点层。 查询从粗到细层遍历图，有效地缩小候选范围。 基于树的方法（如 Annoy）使用随机投影递归地划分空间，创建二叉树，通过在搜索初期消除数据集的大部分来允许快速遍历。
实施这些系统的开发人员必须权衡速度、准确性和内存使用之间的利弊。 例如，FAISS 为大规模数据集提供 GPU 加速，但需要仔细调整参数（如聚类数量）。 Annoy 轻量级且易于部署，但可能需要构建多个树以获得更高的准确性。 实际考虑因素包括选择与数据集大小一致的索引方法（例如，HNSW 用于数十亿规模的数据集）和支持实时更新（例如，使用增量索引策略）。 像 Milvus 或 Elasticsearch 的密集向量索引之类的工具集成了这些算法，为开发人员提供抽象，同时允许为特定的延迟或召回需求进行自定义。