要优化向量搜索以实现低延迟，请关注三个主要领域：高效索引、硬件利用率和查询优化。 向量搜索通常涉及在高维空间中查找与查询向量最接近的匹配项，这在计算上可能是密集的。 关键是通过选择正确的算法、利用硬件加速和简化数据结构来平衡准确性和速度。
首先，选择适合您的数据大小和延迟要求的索引策略。 近似最近邻 (ANN) 算法（如分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件索引 (IVF)）会牺牲少量准确性，以换取显着的速度提升。 例如，HNSW 创建了一个图结构，允许快速遍历，具有对数搜索复杂度，使其成为低延迟场景的理想选择。 IVF 将数据集划分为集群，通过仅扫描相关分区来减少搜索空间。 如果您的数据集有 100 万个向量，则使用 1,000 个集群的 IVF 会将每个查询限制为仅检查大约 1,000 个向量，而不是整个集合。 将这些与量化技术（如乘积量化 (PQ)）结合使用，该技术将向量压缩为更小的代码，从而减少内存使用并加快距离计算。 例如，将 512 维 float32 向量转换为 64 字节的 PQ 代码可以将内存使用量减少 4 倍，同时保持可接受的准确性。
其次，优化硬件使用率。 使用 GPU 或专用加速器（如 TPU）进行并行处理，尤其是在索引和批量查询期间。 FAISS 或 Milvus 等库支持 GPU 加速，可以将查询时间从毫秒减少到微秒。 确保数据存储在内存中（例如，使用 Redis 等内存数据库）以避免磁盘 I/O 延迟。 如果您的向量每个 1MB，并且您有 100 万个向量，则将它们存储在 RAM 中需要大约 1TB 的内存，这对于现代服务器来说是可行的。 此外，在 CPU 上使用 SIMD（单指令，多数据）指令进行向量化操作。 例如，AVX-512 指令可以并行处理 16 个 float32 值，从而加快欧几里得距离或余弦相似度等距离计算。
最后，简化查询和基础设施。 预过滤数据集以减少搜索空间 - 例如，在运行向量搜索之前按用户区域进行过滤。 为频繁查询实施缓存，或为常见输入预先计算结果。 使用负载均衡器在多个节点上分配查询，并避免瓶颈。 监控每个阶段（索引、查询解析、搜索）的延迟以识别热点。 例如，如果 70% 的延迟来自距离计算，则切换到更轻量级的指标（如点积而不是需要归一化的余弦相似度）可能会节省时间。 使用真实世界的数据进行测试以调整 HNSW 的“ef”（搜索深度）或 IVF 的“nprobe”（要扫描的集群数量）等参数，直到您在速度和准确性之间达到所需的平衡。