为了优化大型数据集的向量搜索，重点关注三个主要领域：算法效率、数据预处理和基础设施优化。首先，考虑使用近似最近邻 (ANN) 算法，而不是精确搜索方法。诸如 HNSW（分层可导航小世界）、IVF（倒排文件索引）或 Annoy（近似最近邻搜索）之类的算法会牺牲少量准确性，以换取显著的速度提升。例如，HNSW 创建分层图结构以实现快速遍历，从而将数十亿级数据集的搜索时间从数小时缩短到毫秒。诸如 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）或 Annoy 之类的库提供预构建的实现，使开发人员可以尝试不同的索引策略，而无需重新发明轮子。
接下来，通过预处理优化您的数据。向量归一化确保所有向量具有一致的大小，这对于余弦距离等相似性指标至关重要。像 PCA（主成分分析）或自动编码器这样的降维技术可以缩小向量大小，同时保留有意义的关系。例如，将 512 维嵌入减少到 128 维可能会将存储和计算成本降低 75%，而精度损失却很小。量化——将 32 位浮点数转换为 8 位整数——是另一种有效的方法。FAISS 支持乘积量化，该量化将向量拆分为子向量并对其进行压缩，从而在降低内存使用率的同时保持搜索质量。预处理步骤应与数据集的特征保持一致：稀疏数据可能受益于修剪不相关的维度，而密集向量可以使用归一化。
最后，利用分布式系统和硬件优化。对于超过单台机器内存限制的数据集，请使用像 Milvus 或 Vespa 这样的分布式向量数据库，它们将数据分区到各个节点并并行化查询。索引分片将数据集拆分为可管理的块，从而允许并发搜索。例如，将 10 亿个向量拆分为跨服务器的 10 个分片可以将每个节点的负载减少 90%。GPU 或专用加速器（例如，TPU）可以加速 ANN 计算——FAISS-GPU 每秒处理数千个查询。缓存频繁的查询并将内存存储（如 Redis）用于热数据可进一步减少延迟。定期使用 recall@k 指标等工具来基准测试性能，以平衡速度和准确性，并根据您的工作负载调整 IVF 中的探针数量或 HNSW 的图连通性等参数。