为了提高近似最近邻 (ANN) 搜索的效率，请专注于优化数据结构、预处理和搜索参数。 核心挑战在于平衡速度、准确性和内存使用。 首先选择一种适合您的数据特征的算法（例如，维度、数据集大小和查询模式），然后对其实现进行微调。
首先，考虑使用专门的数据结构，例如分层可导航小世界图 (HNSW) 或基于倒排索引的方法（例如，IVF）。 HNSW 将数据组织成一个分层图，通过优先考虑远距离节点之间的“快捷方式”连接来实现快速遍历。 例如，在 100 维向量数据集中，HNSW 可以将搜索时间从 O(n) 减少到 O(log n)，而准确性损失最小。 同样，IVF 使用 k-means 将数据划分为聚类，从而使搜索能够集中在最相关的聚类上。 将 IVF 与乘积量化 (PQ)（将向量压缩为紧凑代码）结合使用可以进一步减少内存开销。 例如，流行的 ANN 库 FAISS 使用 IVF-PQ 来有效地处理数十亿级的数据集，方法是牺牲一些精度来换取更快的查找速度。
其次，预处理您的数据以降低维度或改进索引。 诸如 PCA（主成分分析）之类的技术可以缩小高维向量，同时保留有意义的关系。 如果您的向量具有 512 个维度，则应用 PCA 将其减少到 128 个维度可能会加快距离计算速度，而不会显着损害召回率。 此外，请确保您的向量已标准化（例如，L2 标准化）以简化距离计算。 对于文本嵌入，默认情况下使用生成单位长度向量的模型（如 Sentence-BERT）可以避免运行时标准化开销。 预处理还包括在索引构建期间调整超参数，例如调整 IVF 中的聚类数量或 HNSW 中的图连接数量，以匹配您的硬件约束。
最后，针对您的用例优化搜索参数。 大多数 ANN 算法都会公开诸如探针数量（IVF 中要搜索的聚类）或 HNSW 中的搜索深度之类的旋钮。 增加这些值会提高准确性，但会降低查询速度。 例如，在 IVF 中设置 nprobe=10 可能会产生 90% 的召回率，延迟为 5 毫秒，而 nprobe=50 可能会以 20 毫秒的延迟达到 95% 的召回率。 分析您的系统以找到合适的权衡。 批量处理查询（而不是单次搜索）也可以利用并行化，尤其是在 GPU 上。 诸如 FAISS 和 Annoy 之类的库支持批量 API 以利用硬件加速。 此外，缓存经常查询的项目或使用混合方法（例如，对顶级候选者进行精确搜索，然后进行 ANN 过滤）可以进一步减少重复性工作负载的延迟。