在向量搜索中处理高维向量需要解决计算成本、内存使用和“维度诅咒”等挑战。高维数据（例如，1000+ 维度）使得传统搜索方法效率低下，因为距离计算变得计算密集，并且距离的意义减弱。为了缓解这种情况，像 PCA（主成分分析）或 t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）这样的降维技术可以将向量投影到较低维度的空间中，同时保留关键关系。例如，使用 PCA 将 1024 维向量降到 128 维通常保留了足够的结构来进行准确的相似性搜索，同时大大减少了计算时间。但是，这种方法可能会丢失细粒度的细节，因此，必须针对你的特定用例验证准确性方面的权衡。
另一个关键策略是使用近似最近邻 (ANN) 算法代替精确搜索。像 HNSW（分层可导航小世界）、LSH（局部敏感哈希）或 Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）这样的算法优先考虑速度而不是精度。例如，HNSW 构建一个分层图，其中较高的层允许快速“粗略”搜索，而较低的层则细化结果。这种方法减少了所需的距离比较次数。像 PQ（乘积量化）这样的量化方法也可以通过将向量拆分为子向量并用较小的代码表示每个子向量来压缩向量。例如，可以将 128 维向量拆分为八个 16 维子向量，每个子向量映射到一个码本条目。这减少了内存使用量，并使用预先计算的查找表加速了距离计算。
最后，利用优化的库和基础设施至关重要。像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）、Annoy 或 ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）这样的工具提供了 ANN 算法和量化技术的预构建实现。例如，FAISS 支持 GPU 加速和批量处理，使其适合大规模部署。在实现这些工具时，请考虑诸如归一化（例如，将向量转换为单位长度以进行余弦相似度计算）和索引参数（例如，HNSW 的 efConstruction 用于图质量）之类的预处理步骤。 使用诸如 recall@k（在前 k 个结果中找到的真实最近邻的百分比）之类的基准进行测试有助于平衡速度和准确性。例如，推荐系统可能会优先考虑 HNSW 的召回率，而实时应用程序可能会喜欢 Annoy 的较低内存占用。 了解这些权衡可确保根据你的需求定制高效的高维向量搜索。