向量嵌入在生产系统中通过结合高效存储、优化检索和分布式计算来实现扩展。核心挑战是在大规模处理高维向量（嵌入）的同时保持低延迟和高精度。例如，推荐系统可能需要实时比较数百万用户和物品的向量嵌入。为了实现这一点，系统通常使用近似最近邻（ANN）算法，如 FAISS、Annoy 或 HNSW，这些算法以损失少量精度为代价，显著提升速度和内存效率。这些工具使得诸如“查找相似物品”之类的查询即使在处理数十亿向量嵌入时也能在几毫秒内执行完成。
基础设施设计起着关键作用。向量嵌入通常存储在专门的向量数据库（例如 Pinecone、Milvus）或传统数据库的扩展（例如带有 pgvector 的 PostgreSQL）中。对于大规模系统，向量嵌入通过分片等分区策略分布在多个节点上。例如，搜索引擎可以按语言或类别分割其文档向量嵌入，以缩小搜索范围。将频繁访问的向量嵌入缓存到内存中（使用 Redis 等工具）以及在数据摄取管道中预先计算向量嵌入也有助于降低延迟。Apache Spark 等批处理框架常用于离线生成向量嵌入，而实时服务则以最小开销处理用户查询。
性能调优和监控同样重要。开发人员会跟踪查询延迟、召回率（ANN 算法找到的真实匹配数量）和内存使用量等指标。他们可能会根据这些指标调整 ANN 参数，例如 HNSW 中的搜索树数量。量化（将向量嵌入存储为 8 位整数而非 32 位浮点数）等压缩技术可以减少 75% 的内存使用量，同时精度损失极小。例如，使用句子向量嵌入的聊天机器人可能会对其模型进行量化，以便在不占用过多内存的情况下同时服务更多用户。定期的重新索引和再训练管道确保向量嵌入随着数据演进而保持相关性，平衡了计算成本和数据时效性。