为了优化嵌入以实现低延迟检索，应重点关注三个关键领域：嵌入模型效率、索引策略和基础设施优化。首先，确保你的嵌入模型轻量且根据你的数据量身定制。例如，对于文本嵌入，使用像 DistilBERT 这样较小的预训练模型代替 BERT，或者减少嵌入维度（例如，从 768 降至 128），以在不牺牲过多准确性的情况下减少内存使用。量化——将嵌入从 32 位浮点转换为 8 位整数——可以进一步降低存储和计算成本。这些步骤直接降低了推理和检索过程中的计算开销。
接下来，使用专为高速相似性搜索设计的有效索引结构。近似最近邻 (ANN) 算法，如 FAISS、Annoy 或 ScaNN，牺牲少量准确性以显著提升速度。例如，FAISS 使用倒排文件索引 (IVF) 等技术对嵌入进行聚类，并将搜索限制在最相关的聚类中。在实现时，你可以创建一个包含 100 个聚类的 IVF 索引，并在每次查询时搜索 10 个最近的聚类，从而将比较次数减少 90%。分层可导航小世界 (HNSW) 图是另一种 ANN 方法，它将嵌入组织成多个层以实现快速遍历。这些方法避免了在大规模场景下不切实际的暴力比较。
最后，优化检索流程的基础设施。使用批量处理生成嵌入，以最大化 GPU/CPU 利用率，并使用 ONNX Runtime 或 TensorRT 等框架部署模型以实现硬件加速。在内存中缓存频繁访问的嵌入（例如，使用 Redis）以避免重复计算。确保嵌入被归一化（单位向量），以便进行高效的点积计算，而不是速度较慢的欧氏距离计算。例如，如果使用余弦相似度，请预先归一化嵌入，以便点积等于余弦值。综合来看，这些步骤减少了从嵌入创建到最终检索的每个阶段的延迟，使实时应用成为可能。