向量数据库通过结合专门的索引技术、高效的查询处理和可扩展的基础设施来实现实时向量搜索。这些系统旨在处理高维数据，例如来自机器学习模型的嵌入，并快速检索与查询最相似的向量。与依赖精确匹配或简单过滤器的传统数据库不同，向量数据库使用近似最近邻 (ANN) 算法来平衡速度和准确性。例如，分层可导航小世界 (HNSW) 图或倒排文件 (IVF) 索引等方法将向量组织成结构，从而减少搜索期间所需的比较次数。这使得查询可以在几毫秒内执行，即使数据集包含数百万个向量。
实时性能的关键因素是数据库的水平扩展能力。像 Milvus 或 Pinecone 这样的向量数据库将数据分布在多个节点上，从而实现查询的并行处理。例如，搜索操作可以将工作负载拆分到多个分片上，每个分片处理数据的子集。这种方法确保添加更多节点可以增加吞吐量，而不会降低延迟。此外，这些系统通常对热数据（频繁访问的向量）使用内存存储，对冷数据使用优化的磁盘存储，从而最大限度地减少访问时间。例如，推荐系统可能会将最近的用户交互嵌入存储在内存中，以服务于实时查询，同时将较旧的数据存档在磁盘上。
最后，向量数据库利用硬件加速和优化的代码来减少开销。像 FAISS（被许多向量数据库内部使用）这样的库采用 SIMD（单指令多数据）指令和 GPU 支持来加速距离计算，例如余弦相似度或欧几里得距离。一个实际的用例是图像搜索：当用户上传照片时，数据库将其转换为嵌入，并实时扫描数百万个存储的向量，以查找视觉上相似的图像。通过结合这些技术，向量数据库实现了大规模的低延迟搜索，使其对于聊天机器人、个性化推荐和欺诈检测等需要即时结果的应用程序至关重要。